オラクル、ベクトル・ストアと新たなジェネレーティブAI機能により、MySQL HeatWaveを強化

ベクトル・ストア、AutoML、Lakehouseの機能強化、JSON、JavaScriptのサポートにより、お客様の利便性を向上

オラクルは本日、ベクトル・ストアのサポート、ジェネレーティブAI、新たなデータベース内機械学習機能、「MySQL Autopilot」の強化、「HeatWave Lakehouse」の新機能、JavaScriptのサポート、JSONクエリの高速化、新たな分析演算子のサポートなど、「MySQL HeatWave」の大幅な機能強化を発表しました。現在プライベート・プレビューにあるベクトル・ストアは、お客様独自のデータで大規模言語モデル（LLM）のパワーを活用し、公開データのみでトレーニングしたモデルを使用するよりも精度の高い回答の取得を可能にします。ジェネレーティブAIとベクトル・ストアの機能により、お客様は「MySQL HeatWave」との自然言語によるやりとりや、「HeatWave Lakehouse」のさまざまなファイル形式のドキュメントを効率的に検索することができます。

Oracle CloudWorld, ラスベガス - 2023年9月25日

（本資料は米国2023年9月20日にオラクル・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です）

オラクルは本日、ベクトル・ストアのサポート、ジェネレーティブAI、新たなデータベース内機械学習機能、「MySQL Autopilot」の強化、「HeatWave Lakehouse」の新機能、JavaScriptのサポート、JSONクエリの高速化、新たな分析演算子のサポートなど、「MySQL HeatWave」の大幅な機能強化を発表しました。現在プライベート・プレビューにあるベクトル・ストアは、お客様独自のデータで大規模言語モデル（LLM）のパワーを活用し、公開データのみでトレーニングしたモデルを使用するよりも精度の高い回答の取得を可能にします。ジェネレーティブAIとベクトル・ストアの機能により、お客様は「MySQL HeatWave」との自然言語によるやりとりや、「HeatWave Lakehouse」のさまざまなファイル形式のドキュメントを効率的に検索することができます。

オラクルのチーフ・コーポレート・アーキテクトであるエドワード・スクリーベン（Edward Screven）は次のように述べています。「本日発表された『MySQL HeatWave』の機能強化は、顧客データ、分析、AIに関する差し迫った問題に対処するためのオラクルによるさらなる重要な一歩です。HeatWaveにはこれまでにも、業界最高のコスト・パフォーマンスを誇るリアルタイム分析、自動機械学習、レイクハウス、マルチクラウド機能を追加してきました。ベクトル・ストアとジェネレーティブAIは、お客様にLLMのパワーをもたらし、企業内でデータとやりとりし、ビジネスのために必要な回答を正確に得るための直感的な方法を提供します。」

さまざまなデータ・タイプおよびソースにわたる分析、トランザクション処理、機械学習、ジェネレーティブAIの実行をお考えのお客様向けに、MySQL互換およびMySQL以外のワークロードに対応する機能が「MySQL HeatWave」に追加されました。

ジェネレーティブAIとベクトル・ストア（プライベート・プレビュー）
ベクトル・ストアは、PDFなど様々な形式のドキュメントを取り込み、エンコーダ・モデルを介して生成されたベクトル埋め込みとして保存します。特定のユーザ・クエリに対して、ベクトル・ストアは、格納された埋め込みと埋め込まれたクエリの類似性検索を実行することで、最も類似したドキュメントを特定します。これらの文書は、LLMに与えられたプロンプトを補強するために使用され、LLMはよりコンテキストに沿った回答を提供します。

「MySQL HeatWave」 AutoML
「MySQL HeatWave」は、データベース内の機械学習に、モデルをトレーニングするための完全自動化パイプラインを提供します。お客様はデータを別の機械学習サービスに移す必要はなく、「MySQL HeatWave」内部に保存されたデータに機械学習のトレーニング、推論、説明を簡単かつセキュアに適用できます。以下の新機能が追加されました。
Support for 「HeatWave Lakehouse」: お客様は、MySQLデータベース内のデータに加えて、オブジェクト・ストレージ内のデータの学習、推論、および説明にHeatWave AutoMLを活用できるようになり、機械学習にさらに幅広いデータ・セットの使用が可能になりました。

テキスト列のサポート: 異常検知、予測、分類、回帰、推奨システムなどの機械学習タスクをテキスト列に対して実行できるようになり、お客様がHeatWave AutoMLを活用できるデータのコーパスをさらに拡大することができます。

推奨システムの強化: Bayesian Personalized Ranking (BPR)のサポートにより、HeatWave AutoMLは、暗黙的なフィードバック（過去の購入、閲覧行動）と明示的なフィードバック（評価、いいね！）の両方を考慮し、パーソナライズされた推奨事項を表示できるようになりました。例えば、アナリストはユーザーが好むアイテム、特定のアイテムを好むユーザー、アイテムの評価を予測することができます。

トレーニング進捗モニター: HeatWave AutoMLのモデル・トレーニングの進行状況をモニターできるようになり、リソースの管理が容易になります。



「MySQL Autopilot」
「MySQL Autopilot」は、「MySQL HeatWave」に組み込まれている機能で、機械学習を利用した自動化により、データベース・チューニングの専門知識を必要とせずにパフォーマンスとスケーラビリティの向上を支援します。この機能は、クエリの実行から学習し、今後のクエリの実行計画を改善します。「MySQL Autopilot」の最新の機能強化は以下のとおりです。
「MySQL Autopilot」のインデックス作成（限定提供）: OLTPワークロードに最適なインデックスを作成し、ワークロードの変化に応じてインデックスを長期にわたって維持するという、時間のかかる作業を不要にできるよう支援します。「MySQL Autopilot」は、OLTPスループットを最適化するために作成または表から削除すべきインデックスを、機械学習を使用して個々のアプリケーションのワークロードに基づいて予測し、自動的に決定します。さらに、Autopilotのインデックス作成では、インデックスを作成することなく予想される改善を予測するため、ユーザーのテナントにおけるコンピュートやストレージを追加で利用する必要もありません。

自動圧縮: 各列に対する最適な圧縮アルゴリズムの決定を支援し、データの圧縮と解凍を高速化することで、ロードとクエリのパフォーマンスを向上させます。メモリ使用量を削減することで、コストを最大25%削減することができます。

適応型クエリ実行: クエリの実行開始後にクエリの実行計画を最適化し、アドホック・クエリのパフォーマンスを最大25%向上させます。クエリの部分実行から得られる情報を使用してデータ構造とシステム・リソースを調整し、実行時の実際のデータ分布に基づいてHeatWaveノードごとにクエリの実行計画を独自に最適化します。

自動ロードとアンロード: Autopilotは、アプリケーション・ワークロードで使用されている列をHeatWaveに自動的にロードし、クエリが一度も実行されていない、またはほとんど実行されていない表を自動的にアンロードします。これにより、手動でこのタスクを実行する必要なく、メモリの節約とお客様のコスト削減に役立ちます。



「MySQL HeatWave」のその他の機能強化
JavaScriptのサポート（限定提供）: JavaScriptでストアドプロシージャや関数を記述し、「MySQL HeatWave」内で実行することが可能になります。これにより、開発者はJavaScriptで多彩ななアプリケーション・ロジックを容易に記述できるほか、MySQLデータベース内でのプログラム実行により高いパフォーマンスを得ることができます。データはデータベースからクライアントに転送されず、コードはGraalVMランタイムでジャストインタイム（JIT）にコンパイルされるため、JavaScriptアプリケーションのパフォーマンスが向上します。

JSONアクセラレーション: 開発者およびDBAは、MySQLデータベースに格納されたJSONドキュメントのリアルタイム分析にHeatWaveを活用できるようになり、クエリの飛躍的な高速化が可能になりました。

新しい分析オペレーター: CUBE、HyperLogLog、Qualify、表サンプルを含む新しい分析演算子のサポートにより、お客様はより多くのワークロードを「MySQL HeatWave」に移行することができます。

MySQL HeatWaveへの一括取り込み: CSVファイルからデータを一括ロードしながら、インデックス・サブツリーの並列構築をサポートすることにより、データ取り込みのパフォーマンスをAmazon Auroraと比較して10倍向上させることに貢献しています。その結果、データのクエリを迅速に実行できるようになり、データをロードするために使用されるシステム・リソースが大幅に解放されるため、コストが削減されます。



NAND Researchのプリンシパル・アナリスト兼創業パートナーのSteve McDowell氏は次のように述べています。「MySQLのHeatWaveエンジニアリング・チームが、AIと機械学習のイノベーションを加速させていることは明らかです。お客様は、データベースとオブジェクト・ストレージの両方のデータに対してMLモデルを完全自動でトレーニングすることができます。また、新しいジェネレーティブAIとベクトル・ストアの機能により、自然言語でHeatWaveとやりとりをすることができ、一般に公開されているデータに加えて、自社のエンタープライズ・データに基づいて、自社のビジネス目的のためだけの正確な回答を得ることもできます。組織が望むあらゆるLLMを使用することができる柔軟性は、『MySQL HeatWave』エンジニアリング・チームがオープンで、コラボレーションを重視したアプローチを取っていることを示しています。」

「MySQL Heatwave」は、トランザクション処理、リアルタイム分析、機械学習、データレイク・クエリ、機械学習による自動化を、単一のMySQLデータベース・サービス内で提供するクラウド・サービスです。オラクルの分散クラウド戦略の中核をなす「MySQL HeatWave」は、OCIとAmazon Web Services上でネイティブに、「Oracle Database Service for Azure」の一部として、また「OCI Dedicated Region」を導入したお客様のデータ・センターで利用することができます。

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