甲骨文MySQL HeatWave強(qiáng)化AutoML功能,增加自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)用例支持

來源:十輪網(wǎng)
作者:十輪網(wǎng)
時(shí)間:2023-03-27
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甲骨文(Oracle)數(shù)據(jù)倉庫分析工具M(jìn)ySQL HeatWave更新,除了強(qiáng)化自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)功能,增加支持的機(jī)器學(xué)習(xí)用例,同時(shí)也擴(kuò)展MySQL HeatWave的多云支持。

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甲骨文(Oracle)數(shù)據(jù)倉庫分析工具M(jìn)ySQL HeatWave更新,除了強(qiáng)化自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)功能,增加支持的機(jī)器學(xué)習(xí)用例,同時(shí)也擴(kuò)展MySQL HeatWave的多云支持。

HeatWave是甲骨文的高性能MySQL查詢工具,使用戶能夠快速地查詢存儲(chǔ)在MySQL數(shù)據(jù)庫的資料,而HeatWave原本就有提供內(nèi)置在數(shù)據(jù)庫中的原生機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),能夠直接執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理和解釋資料,提供自動(dòng)訓(xùn)練回歸、分類和單變量時(shí)間串行預(yù)測(cè)模型。

而本次MySQL HeatWave的新功能,甲骨文擴(kuò)展HeatWave AutoML生命周期自動(dòng)化,新支持多變量時(shí)間串行預(yù)測(cè)、非監(jiān)督異常偵測(cè)和推薦系統(tǒng),資料分析師可以不需要專業(yè)人員協(xié)助,就能以互動(dòng)式控制臺(tái),構(gòu)建、訓(xùn)練、執(zhí)行和解釋這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

多變量時(shí)間串行預(yù)測(cè)是以過去多變量時(shí)間串行,預(yù)測(cè)未來資料變化的一種方法,像是可用于創(chuàng)建模型,預(yù)測(cè)冬季用電需求等,多變量時(shí)間串行有多種可用的預(yù)測(cè)算法,而挑選適合的算法并非一件簡(jiǎn)單的工作,現(xiàn)在MySQL HeatWave所提供的AutoML,能夠預(yù)處理資料,并且自動(dòng)選擇最適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法,還能自動(dòng)調(diào)校模型。

官方提到,他們?cè)谧詣?dòng)化預(yù)測(cè)工作管線中,使用由高端時(shí)間串行預(yù)處理、算法選擇和超參數(shù)調(diào)校等多階段組成的專利技術(shù),使得用戶可以不需要專業(yè)統(tǒng)計(jì)人員,就可以完成多變量時(shí)間串行預(yù)測(cè)。

MySQL HeatWave新支持的無監(jiān)督異常偵測(cè),則可讓用戶能夠簡(jiǎn)單地從未標(biāo)記的資料集中,偵測(cè)不同類型的異常,官方解釋,有多種算法都能夠用于偵測(cè)資料異常,但是通常只能偵測(cè)特定類型的資料,因此當(dāng)用戶不知道資料集中存在哪些異常資料,算法可能無法正確運(yùn)行。

而MySQL HeatWave所生成的模型,能夠針對(duì)各類型的資料異常,執(zhí)行高精確度預(yù)測(cè),而且該過程完全自動(dòng)化,分析師不需要選擇算法、特征,也不用擔(dān)心超參數(shù)的數(shù)值。另外,MySQL HeatWave中的推薦系統(tǒng)現(xiàn)在也完全自動(dòng)化,算法、特征和超參數(shù)優(yōu)化都不需要用戶決定。

甲骨文改進(jìn)了在MySQL HeatWave與AWS服務(wù)的集成,MySQL HeatWave可在AWS上原生運(yùn)行,并且提供S3優(yōu)化存儲(chǔ)層,當(dāng)MySQL資料要加載至HeatWave時(shí),系統(tǒng)會(huì)將資料復(fù)制到S3擴(kuò)展資料管理層,好處是當(dāng)需要資料恢復(fù),重新加載資料到HeatWave時(shí),多個(gè)HeatWave節(jié)點(diǎn)可以平行訪問資料,這大幅加速資料恢復(fù)速度和服務(wù)可用性,使得原本4 TB的HeatWave集群從S3恢復(fù)只要3.5分鐘,比從MySQL重新加載資料需時(shí)140分鐘要快上許多。

MySQL HeatWave控制臺(tái)開始支持MySQL自動(dòng)形狀預(yù)測(cè)(Autopilot Auto-shape Prediction),該機(jī)器學(xué)習(xí)功能將會(huì)即時(shí)監(jiān)控OLTP工作負(fù)載,預(yù)測(cè)應(yīng)用程序的執(zhí)行狀況和性能需求,根據(jù)歷史性能分析趨勢(shì),像是吞吐量、緩沖區(qū)命中率,自動(dòng)推薦適合的數(shù)據(jù)庫形狀。數(shù)據(jù)庫的形狀指得是數(shù)據(jù)庫執(zhí)行實(shí)例的配置,包括CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)空間等。

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