Oracle ha anunciado hoy la disponibilidad de MySQL HeatWave en Amazon Web Services (AWS). MySQL HeatWave es el único servicio que combina procesamiento de transacciones en línea (OLTP), análisis, aprendizaje automático y automatización basada en aprendizaje automático en una única base de datos MySQL. Ahora, los usuarios de AWS pueden ejecutar sus cargas de trabajo de procesamiento de transacciones, análisis y aprendizaje automático en un solo servicio, sin necesidad de malgastar su tiempo duplicando tareas de extracción, transformación y carga (ETL) entre bases de datos independientes, por ejemplo, si usan Amazon Aurora para el procesamiento de transacciones, Amazon Redshift o Snowflake en AWS para el análisis y SageMaker para el aprendizaje automático. 
“Oracle cree en ofrecer opciones a los usuarios. Muchos de nuestros clientes de MySQL HeatWave han migrado desde AWS. Otros desean continuar ejecutando partes de su aplicación en AWS. Estos clientes se enfrentan a serios desafíos, como las tarifas de salida de datos exorbitantes que cobra AWS y el incremento de la latencia al acceder a un servicio de base de datos que se ejecuta en la nube de Oracle”, afirma Edward Screven, arquitecto corporativo jefe de Oracle.
“Hemos resuelto estos problemas ofreciendo al mismo tiempo un rendimiento y una relación precio-rendimiento para las transacciones, el análisis y el aprendizaje automático excepcionales en comparación con otros proveedores de bases de datos en la nube, incluso con las propias bases de datos de Amazon que se ejecutan en AWS, donde se podría pensar que juegan con ventaja. Queríamos ofrecer a los clientes de AWS esta opción para que pudieran beneficiarse de la innovación de MySQL HeatWave sin mover sus datos de AWS, o sin que sus desarrolladores tuvieran que formarse en una nueva plataforma”.
Johnny Bytes es una agencia digital innovadora especializada en el desarrollo web y de aplicaciones y con sede en Alemania. “MySQL HeatWave on AWS simplifica nuestra plataforma de datos mediante una base de datos consolidada tanto para el procesamiento de transacciones como para el análisis”, destaca su director ejecutivo, Thomas Henz. “Hemos visto una aceleración de 60 a 90 veces de las consultas complejas en comparación con AWS RDS y Aurora, lo que nos permite conseguir el análisis en tiempo real que necesitamos para campañas multicanal específicas. Ahora gozamos de mayor escalabilidad para incorporar más datos y nuevos clientes de cualquier tamaño sin que por ello aumenten las tareas de administración de TI”.
Como parte de las noticias de hoy, Oracle presenta además varias nuevas funcionalidades y análisis comparativos de MySQL HeatWave on AWS:
- Relación precio-rendimiento inigualable: MySQL HeatWave on AWS es un servicio optimizado para AWS, con una arquitectura superior que ofrece mayor rendimiento y un coste menor en comparación con las ofertas de la competencia, como demuestran los análisis comparativos estándar del sector. En el análisis comparativo TPC-H* de 4 TB, MySQL HeatWave on AWS ofrece una relación precio-rendimiento 7 veces mejor que Amazon Redshift, 10 veces mejor que Snowflake, 12 veces mejor que Google BigQuery y 4 veces mejor que Azure Synapse.
- En el ámbito del aprendizaje automático, MySQL HeatWave on AWS es 25 veces más rápido que Redshift ML. En una carga de trabajo TPC-C* de 10 GB, MySQL HeatWave ofrece un rendimiento sostenido y hasta 10 veces mayor que Amazon Aurora en alta simultaneidad. Todos estos scripts de referencia completamente transparentes están disponibles enGitHub para que los clientes los repliquen.
- Experiencia nativa de AWS: MySQL HeatWave on AWS ofrece una verdadera experiencia nativa para los clientes de AWS mediante latencias de milisegundos para sus aplicaciones y una completa consola interactiva. Facilita la gestión de esquemas y datos y ejecuta consultas de forma interactiva desde la consola. Los usuarios pueden supervisar el rendimiento de sus consultas y la utilización de los recursos aprovisionados. MySQL Autopilot también está integrado a la consola interactiva, lo que facilita su uso.
- Funciones de seguridad avanzadas: El servicio MySQL HeatWave ofrece ahora varias funciones de seguridad completas con las que se desmarca aún más de Amazon Aurora. Estas incluyen enmascaramiento y desidentificación de datos del lado del servidor, cifrado de datos asimétrico y un cortafuegos en la base de datos. El cifrado asimétrico de datos permite a los desarrolladores y DBA reforzar la protección de los datos confidenciales e implementar firmas digitales para confirmar la identidad de las personas que firman documentos. El cortafuegos de la base de datos proporciona protección en tiempo real contra ataques específicos, como inyecciones de SQL. Estas funciones están diseñadas para proporcionar a los usuarios de bases de datos la mejor seguridad de su clase y se distinguen de las de Aurora, ya que en esta solución los métodos de seguridad se aplican en capas sobre la base de datos.
- MySQL Autopilot: Autopilot proporciona automatización basada en aprendizaje automático y en la carga de trabajo de varios aspectos del ciclo de vida de la aplicación, incluido el aprovisionamiento, la gestión de datos, la ejecución de consultas y el manejo de fallos. Entre las funciones de Autopilot se incluyen el aprovisionamiento automático, la carga paralela automática, la codificación automática, la colocación automática de datos, la programación automática, la mejora automática del plan de consulta, la propagación de cambios automática y la gestión automática de errores.
- Al combinarse, estas funciones mejoran el rendimiento de la aplicación, reducen el coste al predecir la configuración óptima para ejecutar una carga de trabajo y reducen la administración manual de la base de datos. Hoy, Oracle presenta funcionalidades adicionales de Autopilot diseñadas para cargas de trabajo de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) que mejoran aún más la relación precio-rendimiento de MySQL HeatWave en comparación con Amazon Aurora.
- La agrupación automática de threads proporciona un rendimiento mayor y sostenido en alta simultaneidad, al determinar el número óptimo de transacciones que se deben ejecutar.
- La previsión automática de unidades determina la unidad óptima que se debe aprovisionar con el fin de lograr la mejor relación precio-rendimiento para las cargas de trabajo de procesamiento de transacciones en línea (OLTP). En un sistema en ejecución, la recomendación podría ser seguir utilizando la unidad existente, pasar a una unidad más grande para obtener un rendimiento mejor o volver a una unidad más pequeña para reducir costes: en resumidas cuentas, la unidad que proporcione la mejor relación precio-rendimiento.
- Aprendizaje automático: HeatWave ML proporciona funcionalidades de aprendizaje automático en la base de datos, como formación, inferencias y explicaciones. Esto permite a los clientes utilizar el aprendizaje automático de manera segura con datos en tiempo real sin la complejidad, la latencia y el coste de la extracción, transformación y carga (ETL).
- HeatWave ML automatiza completamente el ciclo de vida del aprendizaje automático y almacena todos los modelos entrenados en la base de datos MySQL, lo que elimina la necesidad de moverlos a una herramienta o servicio de aprendizaje automático independientes. Está disponible sin cargos adicionales para los clientes de MySQL HeatWave. Ningún otro proveedor de bases de datos en la nube o de código abierto ofrece estas funcionalidades avanzadas de aprendizaje automático en la base de datos. De media, HeatWave ML entrena modelos 25 veces más rápido que Redshift ML y se escala en función del tamaño del clúster. Ahora, los clientes de MySQL HeatWave pueden entrenar modelos con más frecuencia y mantenerlos actualizados para aumentar la precisión de las predicciones.