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A Oracle está entrando formalmente no negócio de data lakehouse com a disponibilidade geral de seu serviço MySQL Heatwave Lakehouse hoje.
MySQL Heatwave é uma oferta gerenciada de banco de dados como serviço (DBaaS) construída sobre a plataforma de banco de dados relacional MySQL de código aberto desenvolvida pela Oracle. O banco de dados principal do MySQL foi projetado para se concentrar em cargas de trabalho de processamento de transações on-line (OLTP). Com o Heatwave, ele foi estendido para oferecer suporte também ao Processamento Analítico Online (OLAP).
Tal como acontece com muitos bancos de dados relacionais, o MySQL Heatwave normalmente só consegue consultar dados armazenados diretamente no banco de dados. O MySQL Heatwave Lakehouse muda esse paradigma, permitindo que o banco de dados consulte dados armazenados no armazenamento de objetos em nuvem, comumente chamado de data lake. O conceito de data lakehouse visa preencher a lacuna entre os bancos de dados tradicionais e as tecnologias de data warehouse, que exigem que todos os dados sejam indexados e armazenados nativamente com a facilidade de uso e o baixo custo de um data lake em nuvem.
A Oracle apresentou pela primeira vez o serviço MySQL Heatwave Lakehouse em outubro de 2022 e agora está disponibilizando o serviço no Oracle Cloud Infrastructure (OCI), bem como no Microsoft Azure. A Oracle planeja disponibilizar serviços na Amazon Web Services ainda este ano. O objetivo geral é ajudar a permitir ainda mais uso do serviço, independentemente de onde as organizações tenham dados, diz a Oracle.
“O desempenho é idêntico, estejam os dados no armazenamento de objetos ou no banco de dados”, disse Nipun Agarwal, vice-presidente sênior de banco de dados MySQL da Oracle e MySQL HeatWave ao VentureBeat. “Isso dá flexibilidade aos usuários.”
Como funciona o MySQL Heatwave Lakehouse
MySQL Heatwave foi projetado não apenas para permitir OLTP e OLAP, mas também consultas mais rápidas em geral.
Agarwal explicou que MySQL Heatwave é um acelerador de consulta na memória que pega dados armazenados no banco de dados MySQL e acelera consultas para fornecer recursos analíticos e de data warehouse. Essa mesma aceleração na memória é crítica para ativar a funcionalidade lakehouse.
Agarwal disse que o serviço Oracle permite que os clientes consultem dados armazenados no armazenamento de objetos usando MySQL. As organizações podem fazer upload de seus dados em vários formatos de arquivo comumente usados, como valores separados por vírgula (CSV), bem como no formato de arquivo Apache Parquet.
É importante ressaltar que o Oracle MySQL Heatwave atualmente não oferece suporte a alguns dos formatos populares de tabelas de data lake de código aberto, como Apache Iceberg, que é amplamente suportado por vários fornecedores, incluindo Snowflake, Cloudera e até mesmo Databricks, que recentemente anunciou suporte junto com seu próprio delta lake formatar. Agarwal observou que a Oracle se expandirá para oferecer suporte a outros formatos de arquivo no futuro, conforme a demanda do cliente exigir.
Dados aqui, dados ali, dados em todos os lugares — o MySQL Heatwave fará consultas em qualquer lugar
Quer os dados sejam armazenados localmente no MySQL Heatwave ou em um data lake, os usuários consultam os dados usando consultas MySQL SQL padrão, de acordo com Agarwal. Ele enfatizou que o processamento real é feito pelo mecanismo MySQL Heatwave na memória, enquanto os dados permanecem no armazenamento de objetos, o que evita a necessidade de fazer cópias duplicadas dos dados.
O que também é interessante, observou Agarwal, é que os usuários não saberão qual é a origem do arquivo, seja diretamente do banco de dados ou de um data lake. Indo um passo além, também é possível combinar dados do armazenamento nativo e do data lake para executar consultas.
“Do ponto de vista do usuário, será muito simples e transparente”, disse Agarwal.
IA no MySQL Heatwave Lakehouse
A Oracle em geral tem uma série de esforços contínuos relacionados à IA e à IA generativa em particular.
No mês passado, o fundador da Oracle, Larry Ellison, forneceu detalhes sobre um serviço generativo de IA com a Cohere, e a Oracle tem posicionado sua plataforma em nuvem como um bom lugar para os fornecedores construírem grandes modelos de linguagem (LLMs).
No lado do banco de dados, o banco de dados MySQL Heatwave se beneficia dos recursos AutoML da Oracle que ajudam a habilitar o banco de dados para fluxos de trabalho de treinamento de aprendizado de máquina (ML). Ainda não há nenhuma funcionalidade específica de IA generativa no Oracle MySQL Heatwave, mas isso pode mudar no futuro.
“De uma visão geral, você pode imaginar os LLMs abrindo caminho para a amplitude do portfólio da Oracle”, disse Steven Zivanic, vice-presidente global da Oracle para banco de dados e marketing de produtos de serviços autônomos, à VentureBeat.
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