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文檔簡介
具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的MySQLHeatwave
徐軼韜
1
②膘嘿膘會(huì)重天輪
同
徐軼韜!MySQL
甲骨文公司MySQL解決方案首席工程師\高可用解決方案
從主從復(fù)制至『IrmoDBCluster架構(gòu)
公眾號(hào)"MySQL解決方案工程師”的內(nèi)容
卡理學(xué)
作者和運(yùn)營者。Q1|?EVUKHCM
《MySQL高可用解決方案——從主從復(fù)制到InnoDBCluster架構(gòu)》作者
為何在云中使用MySQL?
保持?jǐn)?shù)據(jù)庫的安全性變得更為困難
快速部署與自動(dòng)化
有助于改善系統(tǒng)管理與合規(guī)性
基礎(chǔ)康務(wù)外包
有助于減少運(yùn)營開銷
節(jié)省成本
節(jié)省硬件成本和軟件許可證成本
3
為何選擇MySQLDatabaseService(MDS)
使用MySQL企業(yè)版
?減少數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)
,滿足合規(guī)要求
■獲取最新的安全更新
■與本地部署的MySQLlOO%兼容
?來自MySQL專家的技術(shù)支持
更能節(jié)省成本
4
MDS使用MySQL企業(yè)版提供云服務(wù)
Oracle負(fù)責(zé)
?備份與恢復(fù)
?具有自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移功能的
高可用性
?水平與垂直擴(kuò)展
?數(shù)據(jù)庫和操作系統(tǒng)補(bǔ)丁
?監(jiān)視和日志處理
?MySQL企業(yè)版中的高級(jí)功能
。呼W@經(jīng)天髭
5
70%與AmazonRDS相比節(jié)省成本
MySQLDatabaseService:1YearTCO
100OCPUs,1TBStorage
$212,974
£
MySQLDatabaseService:StandardE3AMD16GB/Core,allregionshavethesameprice.5
AmazonRDS:IntelR516GB/Core,AWSUSEast.$170,244
Azure:MemoryOptimizedIntel20GB/Core,MSAzureUS-East.sN
Google:HighMemoryN1StandardIntel13GB/Core,GCPNorthernVirginia.aJ
<o
Configuration:100OCPUs,1TBStorage.t
s
C
Op
Nn
ro
a_
Eu
<Q
M
O$65,833
O
±30%CostO(/>
@凄天輪
一代云:二代云:
普遍的做法OracleCloudInfrastructure-Wide
架構(gòu)設(shè)計(jì)為對(duì)租戶多
最大程度的隔離和癡
ServerVirtualization
......Hypervisor..........
NetworkVirtualization
HostOS/Kernel
租戶之間
7。呼M**&經(jīng)天髭
MySQLDatabaseService:高可用性
具有自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移和零數(shù)據(jù)丟失的容錯(cuò)系統(tǒng)
。呼W@經(jīng)天髭
8
挑戰(zhàn)#1:事務(wù)處理與分析處理的系統(tǒng)需要分開
MySQL用戶需要分別使用OLTP和OLAP系統(tǒng)
傳統(tǒng)的行格式?jīng)]有針對(duì)OLAP工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化
。呼W@經(jīng)天髭
10
Oracle云中提供的MySQLHeatwave數(shù)據(jù)庫服務(wù)
無需重寫查詢和ETL、加速OLTP和OLAP工作
1.fMySQL數(shù)據(jù)庫,用于OLTP和
OLAP應(yīng)用程序
MySQL
Database2.數(shù)據(jù)分區(qū)存儲(chǔ)在內(nèi)存
Service
InnoDBHeatVave
MySQL3.已有的應(yīng)用程序無需任何更改
My盛
。呼W@經(jīng)天髭
11
MySQLHeatwave數(shù)據(jù)庫服務(wù)架構(gòu)
。呼W@經(jīng)天髭
12
HeatWave:實(shí)時(shí)分析
插入MySQL的數(shù)據(jù)可以在一秒內(nèi)進(jìn)行分析查詢
Insert/AnalyticQuery
UpdateQueryResults
It
MySQLDatabaseServiceHeatWaveCluster
MySQLCompiler&Optimizer
Query
OLTPQueryAnalyticQueryPushdown
OptimizationOptimization---->
MySQLExecutionInnoDBA
RealTime
Update
Results
。呼w@經(jīng)天髭
13
挑戰(zhàn)#2:用于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具和服務(wù)需要分開
需要使用ETL分離數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè)
?復(fù)雜,耗時(shí)
?增加成本和風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)使用其他數(shù)據(jù)庫時(shí),情況會(huì)更?
?需要學(xué)習(xí)新的工具/語言
。呼W@經(jīng)天髭
15
使用MySQLHeatWave的機(jī)器學(xué)習(xí)
加速M(fèi)L計(jì)劃,增加安全性,降低成本
166)呼W會(huì)經(jīng)天髭
HeatwaveML與其他的ML使用方法對(duì)比
WithoutMLinMySQL
SensitiveModel/DataBoundary
17
OracleAutoML自動(dòng)生成一個(gè)準(zhǔn)確和快速的模型
Cleanse,impute&IdentifytopkFilterrelevantSelectsuitableIdentifyoptimalGenerateModelTrainPredictionTuned
Model
normalizefeaturesalgorithmscolumnssamplehyperparametersexplanationsExplainer
AutoML有多個(gè)自動(dòng)化處理步驟,用于精確預(yù)測(cè)
?非迭代管道設(shè)計(jì)
?利用算法和數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)
?智能選擇,減少每個(gè)階段的嘗試
?根據(jù)輸入數(shù)據(jù)集特征選擇算法/參數(shù),準(zhǔn)確率更高,運(yùn)行時(shí)間更短
?通過使用元數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)
?可擴(kuò)展設(shè)計(jì)
?所有階段都利用了節(jié)點(diǎn)間和節(jié)點(diǎn)內(nèi)的并行性,減少了運(yùn)行時(shí)長
。呼W@經(jīng)天髭
18
HeatWaveMLvsRedshiftML:基準(zhǔn)測(cè)試
/產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果
,訓(xùn)練模型平均速度快25倍
/1%的成本
/添加更多模型時(shí)可以擴(kuò)展
基準(zhǔn)測(cè)試詳細(xì)內(nèi)容:https:〃www.oracle,com/myscil/hcatwave/performance/
。呼W@經(jīng)天髭
19
零宕機(jī)時(shí)間OLTP、OLAP,及ML
通過增加或減少任意數(shù)量的節(jié)點(diǎn)、調(diào)整HeatWave集群的大小
REAL-TIMEELASTICRESIZING
AWSRedshift
Snowflake
Onlyscaleto10-15minutequery
theirsizesblackoutandmanual
balancingrequired
。呼W@經(jīng)天髭
20
挑戰(zhàn)#3:人工管理工作耗時(shí)嚴(yán)重
人工管理任務(wù)消耗資源
?本地部署*
-數(shù)據(jù)庫管理:配置、備份、HA、補(bǔ)丁、安全等
-操作系統(tǒng)管理:安裝、打補(bǔ)丁、升級(jí)……
-基礎(chǔ)設(shè)施管理:服務(wù)器的購買和維護(hù),存儲(chǔ)
-數(shù)據(jù)中心管理:空間、電源、冷卻、災(zāi)難恢復(fù)等
?云1R務(wù),
-配置:調(diào)整數(shù)據(jù)庫的大小
-數(shù)據(jù)加載:優(yōu)化加載時(shí)間,內(nèi)存使用,編碼,數(shù)據(jù)放置
-查詢執(zhí)行:性能調(diào)優(yōu),查詢的優(yōu)先級(jí)排序
-失敗處理:處理錯(cuò)誤恢復(fù)的操作
。呼叫’?0經(jīng)天髭
基于OCI的MySQLDatabaseService
開發(fā)、管理、支持,100%由Oracle提供
AutomationMySQLOn-PremisesMySQLDatabaseService
的o
Scaling
的o
Backup
Database。o
SecurityPatch&Upgrade
的o
Provision&Configure
。o
OSSecurityPatch&Upgrade
OS。o
OSInstallation
。e
ServerHardwarePurchase&Maintenance
。o
StorageStoragePurchase&Maintenance
的e
Rack&Space
DataCenter的o
Power,HVAC,Networking
。呼W@經(jīng)天髭
23
MySQLHeatWave的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的安全自動(dòng)化
ADVISOR
AutoParallelLoading
AutoProvisioningAutoDataPlacement
AutoEncoding
MySQL
Autopilc
Data-driven
Query-driven
MLautomation
AutoScheduling
AutoChangePropagation
AutoErrorRecoveryAutoQueryTimeEstimation
AutoQueryPlanImprovement
AUTOMATED
24
自動(dòng)部署
機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)內(nèi)存使用以估計(jì)集群大小
HeatWave
nodes
。呼W@經(jīng)天髭
25
自動(dòng)部署結(jié)果
精度高、效率高,全自動(dòng)
Adaptivesampling
%
s
£
<0.1%ofdatascannedforprediction
DatasetsTPCH1024GTPCDS1024GCustACustB
Accuracy
inmemory98.4%96.9%98.3%96.9%
prediction
。呼M**&經(jīng)天髭
26
自動(dòng)數(shù)據(jù)放置
系統(tǒng)根據(jù)查詢預(yù)測(cè)并顯示內(nèi)存中分區(qū)數(shù)據(jù)的最佳列
運(yùn)行時(shí)預(yù)測(cè)改進(jìn)o
)Nodata
movement
Workload-aware
placementkeyso
Nodata
oJmovement
Nodata
Jmovement
。呼w@經(jīng)天髭
自動(dòng)數(shù)據(jù)放置結(jié)果
隨著模型不斷學(xué)習(xí),性能提高
Timewith
primarykeyPredictedActual
Datasetimprovementimprovement
placement
TPCH1024332sec26%37%
TPCH4096373sec20%25%
。呼W@經(jīng)天髭
28
自動(dòng)改進(jìn)查詢計(jì)劃
優(yōu)化器根據(jù)前面執(zhí)行的查詢,學(xué)習(xí)和改進(jìn)查詢計(jì)劃
Query#1Query#2
AXBXCAXBUD
NodeStatistics
A70
B150
AXB1000
C
AXBXC
Runtimestats
MySQLAutopilotimprovesTPCH,TPCDS24TBperformanceby40%
29
自動(dòng)調(diào)度
預(yù)測(cè)執(zhí)行時(shí)間并對(duì)較短的查詢進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序,以減少總體
等待時(shí)間
SCHEDULING
Session1
Session2
Session3
減少混合工作的等待時(shí)間
(CLIP+OLAP)
。呼W@經(jīng)天髭
30
MySQLHeatWave擴(kuò)展數(shù)據(jù)管理
重新加載任意數(shù)量的數(shù)據(jù)的時(shí)間固定?
Error
x
recoveryd
o
M
Oo
s
p
Restart」
工
P
P
Oo
I
UpgradeXCD
p
4->o
p
(
一
Reload
HeatWave
31。呼M**&經(jīng)天髭
MySQLHeatWave的安全強(qiáng)化
數(shù)據(jù)處于加密狀態(tài)
e
8
a
l
o
-sp
o
A
B
m
H
-
32。呼M**&經(jīng)天髭
高級(jí)別的安全性
用于實(shí)現(xiàn)額外安全措施的內(nèi)置服務(wù)器功能
?使用密鑰生成和數(shù)字簽名的非對(duì)稱加密:使用公鑰和私鑰增加對(duì)機(jī)密數(shù)據(jù)的
保護(hù),并實(shí)現(xiàn)數(shù)字簽名來確認(rèn)簽署文檔的人的身份。
?數(shù)據(jù)屏蔽和脫敏:幫助保護(hù)私人數(shù)據(jù)免受外部攻擊和惡意員工的攻擊。
?數(shù)據(jù)庫防火墻:防止特定于數(shù)據(jù)庫的攻擊,如SQL注入。
蕾
。呼W@經(jīng)天髭
33
公有云
MySQL
HeatWave
OPACLGCLOUD
Infrastructureaws/
對(duì)每個(gè)云進(jìn)行優(yōu)化,以提供最佳的性價(jià)比
。呼w@經(jīng)天髭
35
MySQLHeatWaveonAWS
?MySQLHeatWave運(yùn)行在AWS上,針對(duì)AWS基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行了優(yōu)化
?數(shù)據(jù)不會(huì)離開AWS——節(jié)省流量成本,并避免合規(guī)性審批
?訪問MySQLHeatWave最低的延遲
?與AWS生態(tài)系統(tǒng)緊密集成-S3、CloudWatch,PrivateLink
。呼W@經(jīng)天髭
36
MySQLHeatWave為OLTP提供了比Aurora高10倍的吞吐量
自動(dòng)化線程池
TPC-C_100W(10G,DatafitsinBufferPool)
7000
(
s
/
SMySQLHeatwave
U5o
O
W00
B
S
U
e4o
-00
l
)
l
n38o
d
-n&2o
o00
q」
l
1
00
AmazonAurora
102420484096
Concurrency
*BenchmarkqueriesarederivedfromtheTPC-Cbenchmarks,butresultsarenotcomparabletopublishedTPC-CbenchmarkresultssincethesedonotcomplywiththeTPC-Cspecifications.
37
性價(jià)比對(duì)比
比Redshift好7倍、比Snowflake好10倍、比BigQuery好12倍、比Synapse好4倍
4TBTPC-H*
(■Heatwave
M10rodn
E
)■Red5hiH
E2*f?34■
dSnowFlakoe
■GoogleBQ
4003、
■AZUW
OWtjOOl
Onlycomputecostsareconsideredhere
PricingforRedshiftisbasedon1-yearreservedinstance,paidupfront.SnovJIakepriceisbasedonstandardedition
PriceforGoogleBigQueryisbasedonmonthlyflatratecommitment.AzureSynapseisbasedon1-yearreservedpricing
“BenchmarkqueriesarederivedfromtheTPC-Hbenchmarks,butresultsarenotcomparabletopublishedTPC-HbenchmarkresultssincethesedonotcomplywiththeTPC-Hspecifications.
。呼M**&經(jīng)天髭
38
MySQLHeatWave控制臺(tái)
MySQLHeatwave
CRACl,eInteractiveUIftData
WorkspdOi
85fmm
-MySQLHot
27%□NwntU
OwnptoOBD?Cc4i_1<?4XML.<MNTEJtMM
□M<r?MCe2
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