Infrastructure(OCI)上でのみ利用できたが、新たにAWS上でも利用できるようになる。HeatWaveは、独自のHeatWaveエンジンを追加することで、分析や機械学習機能を活用できるのが特徴だ。トランザクション処理の利用だけでなく、ほかのデータベースに移行させることなく、ひとつのデータベースで、最新データに対する機械学習やリアルタイムでのデータ分析、予測などが可能になる。Autopilotを提供。MLの提供を開始している。Autopilotは、プロビジョニングやデータ管理、クエリ実行、障害処理など、アプリケーションライフサイクルのあらゆる側面において、ワークロードを考慮した機械学習ベースの自動化を提供。エラー処理などの機能を組み合わせることで、アプリケーションの性能を向上させ、ワークロードを実行するために最適な構成を予測することでコストを削減。手動によるデータベース管理を軽減することができる。HeatWaveは、OCIのすべての商用リージョンで利用が可能であり、英国政府向けリージョンなどでも利用が可能になっている。昨今では、金融分野のユーザーの利用も進んでいるという。訓練フェーズでのアルゴリズム選択が可能な、柔軟性の強化などの機能拡張を図っている。Auroraと比較してコストパフォーマンスを向上させるOLTPワークロード向けに設計した機能をAutopilotに追加した。自動スレッドプールによって、実行すべき最適なトランザクション数を決定することにより、高い同時実行数でより高い持続的なスループットを提供。自動シェイプ予測では、OLTPワークロードにおいて最高のコストパフォーマンスを実現するために、最適なシェイプを決定するという。MySQLソリューションエンジニアリングディレクターの梶山隆輔氏)ものだ。HeatWaveを使いたいと考えても、データ転送量(Egress)が課題となっていたり、データ保護の観点やクラウド間を連携することで生まれるネットワークレイテンシの課題が生まれたりしていた。既存アプリの周辺サービスとの統合という意味でも、AWSのなかにHeatWaveがあることが必要だと考えた」とする。HeatWaveに移行するユーザーも多かったが、アプリケーションの一部をAWSで引き続き稼働させたいと考えているユーザーも少なくない。これらのユーザーに対して、AWSから課金される高価な(Egress側の)データ転送料金や、オラクルのクラウドで稼働するデータベースサービスにアクセスする際の遅延などの課題を解決できる手段として提供するという。AWSの構築、運用、サポートは、オラクルのMySQLのチームで行っているのが特徴だ。HeatWaveを構築し、それを利用してもらうことになる。HeatWaveは表れない。AWS上にデータ管理基盤や運用基盤、インタラクティブなコンソールを実装。独自のUIをオラクルで用意し、そこにアクセスして設定や管理を行う形で、機械学習も利用可能になる」という。Serviceの管理画面が表示されるものの、起動するインスタンスはOCI上にあるという仕組みになっていた。AWSの仕組みはそれとは大きく異なるものになる。Synapseよりも5倍高速だという。Synapseの4倍に達するという。Auroraよりもさらにセキュアである」とも述べた。Poolによって、自動的にチューニングを行い、トランザクション処理でAuroraの10倍以上のスループットが実現できることも強調した。Autopilotによるトランザクション処理性能の最適化が図れる」という。OLTPにより、MySQLのトランザクション処理時に最適なシェイプの予測が可能になり、「稼働基盤であるコントロールプレーンとの統合や、定期的な稼働統計の収集により、最適なメモリサイズ、CPU数などを予測して、提案することができる。最適なリソースの提案により、コスト抑制効果も期待でき、管理作業の負荷も軽減できる」という。MLよりも25倍もの高速化が図れる」とした。MLは、トレーニングや予測、説明を含むインデータベース機械学習機能を提供するものであり、ETL(抽出、変換、ロード)の複雑さやレイテンシ、コストを発生させることなく、リアルタイムのデータに対して、セキュアに機械学習を利用することができる。AWSは、アプリケーションがAWS上にあり、データベースにAuroraを使っている既存のAWSのユーザーにとって大きなメリットを提供できる。HeatWaveのイノベーションのメリットを享受できる」と述べた。HeatWaveが利用可能になる予定である」としている。