HeatWave Lakehouse
HeatWave Lakehouseは、比類のないパフォーマンスと価格性能でオブジェクト・ストレージ内のデータをクエリし、機械学習（ML）モデルを自動的に構築、トレーニング、説明することができます。Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureで利用可能です。
チーフ・アーキテクトEdward ScrevenによるOracle CloudWorldの基調講演「生成AIアプリケーションの構築 - HeatWave GenAIとの統合・自動化」のリプレイをご覧ください。
第一の原則: HeatWave Lakehouse on OCIの仕組み
オブジェクト・ストレージから半ペタバイトのデータを処理し、クエリを実行するHeatWave Lakehouseの革新的なテクノロジーをご紹介します。
デモ: HeatWave Lakehouse on AWS
HeatWave Lakehouse on AWSを使用して、数百テラバイトのデータのクエリを迅速かつ簡単に行い、機械学習モデルを作成する方法をご確認ください。
HeatWave Lakehouseが使用される理由
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オブジェクト・ストレージ内のデータをクエリします
HeatWaveは、オブジェクト・ストレージ内のデータをクエリするために最適化されたスケールアウト・データ処理エンジンです。HeatWave Vector Storeを使用すると、構造化データ、JSON形式の半構造化データ、非構造化ドキュメントをクエリできます。
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最高レベルのパフォーマンスとコスト・パフォーマンスの実現
コストパフォーマンスが大幅に向上します。
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組み込みのMLをすべてのデータで使用
パイプラインを自動化し、オブジェクト・ストレージとMySQLデータベース内のデータを使用してMLモデルの構築、トレーニング、デプロイ、説明を行うことができます。データを別のMLクラウド・サービスに移動する必要はなく、追加コストも発生しません。
HeatWave Lakehouseの仕組み
HeatWave Lakehouseは、CSV、Parquet、Avro、JSON、および他のデータベースからのエクスポートなど、さまざまなファイル形式のデータを処理します。オブジェクト・ストレージ内のデータをクエリし、オプションでMySQLデータベース内のトランザクション・データと結合できます。HeatWave Vector Storeを使用すると、非構造化ドキュメントをアップロードしてクエリできます。HeatWaveクラスタにロードされ、処理されるデータは、自動的にHeatWaveインメモリ形式に変換され、オブジェクト・ストレージのデータはMySQLデータベースにコピーされません。また、パイプラインを自動化し、オブジェクト・ストレージとデータベース内（またはその両方）のデータを使用してMLモデルの構築、トレーニング、説明を行う組込み機能、HeatWave AutoMLを使用することもできます。データを別のMLクラウド・サービスに移動する必要はなく、MLのエキスパートである必要もありません。
HeatWave Lakehouseに対するお客様の声
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「HeatWave Lakehouseは、その優れたスケールアウト機能により、オブジェクト・ストレージからのデータのロードとオブジェクト・ストレージでのクエリの実行を可能にしてくれます。データのサイズが大きくなり、それに応じてHeatWaveクラスタのサイズが大きくなっても、ロード時間とクエリ時間はほぼ一定です。データ管理のためのHeatWave Lakehouseのこのスケールアウト機能は、非常に大量のデータを効率的に処理するためのカギとなります」
—Deloitte Consulting、クラウド・インフラストラクチャおよびエンジニアリング担当リーダー、Henry Tullis氏
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「データが急激に増加しているのに伴い、データレイクに保存しているデータ量も増加しています。MySQLの標準的な構文を使用して、データベースとオブジェクト・ストレージのデータをクエリし、リアルタイムのインサイトを得られることは、当社にとって非常に重要です。これにより、新たなチャンスを探ることができるほか、競合他社よりも高速にすべてのデータを分析することができれば、���きな競争力となります」
—Natura&Co、ソリューション・アーキテクト、Fabricio Rucci氏
HeatWave Lakehouseに関する業界アナリストの評価
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「クラウド・データ・レイクハウス環境で最高の価値を得たいと考える組織は、HeatWave Lakehouseを真剣に検討するべきです」
IDC、データ管理ソフトウェア担当リサーチ・バイスプレジデント
Carl Olofson氏 -
「HeatWaveがこのような膨大な数のノードで並列にデータをロードし、クエリを実行できるようになったのは、業界初のことです」
Wikibon、シニア・アナリスト
Marc Staimer氏 -
「HeatWave Lakehouseがデータのロードとクエリの両方において記録的なパフォーマンスを実現しているのは、クラウド・データ・サービスにおいて前例のないイノベーションなのです」
The Futurum Group、リサーチ・ディレクター
Ron Westfall氏 -
「AWSやMicrosoft AzureでMySQLを使用している顧客にとって、HeatWave Lakehouseがもたらすメリットは非常に魅力的でしょう。」
Omdia、AIおよびデータ分析チーフ・アナリスト
Bradley Shimmin氏 -
「HeatWave Lakehouseは、データ管理担当者の業務を簡素化し、カスタマー・エクスペリエンスを向上させます。」
Moor Insights & Strategy、データセンダー担当バイスプレジデント兼プリンシパル・アナリスト
Matt Kimball氏 -
「簡単に言えば、HeatWave Lakehouseは、ビジネスが重要なインサイトをすばやく行動に変え、競合他社の一歩先をいくことを可能にします。」
Steve McDowell氏
NAND Research、チーフ・アナリスト兼創業パートナー -
「HeatWaveチームは業界を凌駕するイノベーションにより、単一のデータベースで5つの異なるコアデータベースのユースケースを提供しています。これにより、経営陣は1つのデータベースですべてを実行できるという安心感を得ることができます。本当に汎用性の高いデータベースだと思います。」
Constellation Research、バイスプレジデント兼プリンシパル・アナリスト
Holger Mueller氏 -
「HeatWave Lakehouseは、新たなレベルの機能を提供してくれます。使い慣れたSQL構文を使用して、ペタバイト規模のデータウェアハウスやデータレイクにまたがる異種データのクエリを実行できるだけでなく、競合製品よりも優れたクエリパフォーマンス、ロード時間、コスト効率を実現します。」
KuppingerCole Analysts、リード・アナリスト兼CTO
Alexei Balaganski氏
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