MySQL HeatWave ML – jetzt mit integrierten KI- bzw. AutoML-Features

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MySQL HeatWave ML
MySQL HeatWave ML (Quelle Oracle)

Im Rahmen eines Oracle Live Events wurden am 29. März 2022 die neuen In-Database-Machine-Learning-Funk­tio­nalitäten des MySQL HeatWave Dienstes vorgestellt (siehe Pressemeldung).

Durch diese neuen Features wird die Nutzung von KI / Machine Learning auf Basis von Daten in MySQL drastisch vereinfacht. Außerdem gibt es weitere Verbesserungen in den Bereichen Skalierbarkeit, Performance und Kosten (siehe unten).


KI und Machine Learning als wichtige Komponente der Digitalen Transformation

Der Einsatz von KI bzw. Machine Learning (ML) verspricht eine Vielzahl von Potenzialen. Prozesse können optimiert und somit Kosten gespart und die Qualität erhöht werden.

Neben dem Faktor, dass ohne geeignete Systeme die richtige Anwendung von KI- bzw. ML-Verfahren und -Tools nicht trivial ist und i.d.R. hochqualifizierte Experten (Data Scientists) erfordert, besteht bei den meisten Datenbanken das Problem, dass keine KI- bzw. ML-Features integriert sind.

Daher müssen die Daten, die oftmals sehr umfangreich sind, in derartigen Szenarios in spezifische KI-Umgebungen exportiert und dort für das Training des Modells und die Inferenz, d.h. die Anwendung des erstellten Modells, verwendet werden (siehe Abbildung).

Somit hat man zwei verschiedene Umgebungen, in denen gearbeitet wird. Mit den neuen, integrierten ML-Features von HeatWave kann diese Trennung vermieden werden (siehe unten).

Szenario ohne integrierte ML-Unterstützung in der Datenbank (Quelle: Oracle)
Szenario ohne integrierte ML-Unterstützung in der Datenbank (Quelle: Oracle)

Der MySQL HeatWave Service

MySQL HeatWave ist ein Dienst, der die beliebte MySQL-Datenbank um High-Performance-In-Memory-Analytics-Features erweitert. Der Dienst wird sehr gut angenommen und hat sich zu einem der am schnellsten wachsenden Dienste der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) entwickelt.

Es gibt eine kontinuierliche Weiterenwicklung der Features. Im August 2021 wurde beispielsweise u.a. MySQL Autopilot vorgestellt, eine Komponente, die die interne Analytics-Funktionalität von HeatWave automatisch mit Hilfe von KI optimiert. Jetzt gibt es mit HeatWave ML auch integrierte KI / ML Features für die Nutzer von HeatWave (siehe unten).

Neben den weiter unten näher erläuterten KI- bzw. ML-Features wurden auch noch eine Reihe von weiteren Verbesserungen durchgeführt:

  • Die bereits sehr hohe Performance wurde weiter weiter verbessert.
  • Die Skalierbarkeit wurde weiter verbessert, u.a. können ohne Downtime Cluster-Knoten hinzugefügt bzw. reduziert werden (Upsizing und Downsizing).
  • Die Kosten können reduziert werden, indem doppelt so viel Daten auf einem Knoten gespeichert werden und indem der Dienst pausiert werden kann, wenn er nicht benötigt wird.

Die neuen ML-Funktionalitäten von MySQL HeatWave

Die interessanteste Neuerung sind jedoch die integrierten KI- bzw. ML-Features. Es wurde ein AutoML-Konzept umgesetzt, bei dem alle relevanten Schritte innerhalb der Datenbank automatisiert und effizient durchgeführt werden können:

  • Datenbereitstellung und Datenvorverarbeitung
  • Algorithmen-Auswahl und Feature-Selektion
  • Training des Modells und Hyperparameter-Optimierung
  • Eigentliche Inferenz, d.h. Anwendung des Modells

Dadurch, dass alles automatisiert und innerhalb der Datenbank abläuft, ist der Prozess auch sehr einfach und effizient. Insbesondere, wenn durch Änderungen der zugrunde liegenden Daten das Modell immer wieder angepasst werden muss, was ja in vielen Szenarios der Fall ist, können dadurch viele Datentransporte entfallen.

Aufgrund der Integration in der Datenbank können die Ergebnisse mit SQL abgefragt und weiterverarbeitet werden. Außerdem sind alle Ergebnisse explainable, d.h. es kann nachvollzogen werden, wie die KI auf das Ergebnis kam (sog. Explainable AI). Dies ist wichtig für das Vertrauen in die KI und die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse.

Die KI/ML-Funktionalität ist ohne zusätzliche Kosten in HeatWave enthalten.

MySQL HeatWave ML (Quelle Oracle)
MySQL HeatWave ML (Quelle Oracle)

Einfach ausprobieren

Bei Interesse am Besten einfach über das Trial-Programm der Oracle Cloud ausprobieren. Die Always-Free Features der Oracle Cloud (z.B. mehrere VMs und Datenbanken) können sogar lebenslang darüber hinaus verwendet werden.

Weitere Informationen gibt es in den o.g. Links oder im Video unten mit Edward Screven, Chief Corporate Architect von Oracle

Oliver Höß

P.S.: MySQL HeatWave ist sicher auch ein Thema auf der Oracle Database World 2022 und auf derOracle CloudWorld 2022, die dieses Jahr in Las Vegas stattfindet.


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