MySQL HeatWave製品概要

高速分析/機械学習/生成AIを 統合したMySQL HeatWave MySQLのマルチクラウド対応クラウド・データベース

MySQL HeatWave 製品概要 2 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave GenAI データ移動や専門知識なしで 生成AIの活用を実現。LLMと ベクトル・ストアを統合 MySQL HeatWave Autopilot MySQL HeatWave クラウド版MySQL Enterprise Editionにデータ分析を大幅に 高速化するエンジンを統合 MySQL HeatWave Lakehouse オブジェクト・ストレージ上の 非構造データとMySQL上の データを高速に分析 MySQL HeatWave AutoML 時間と労力を必要とする 機械学習のパイプラインを 自動化 ワークロードを考慮した機械学習によるデータベース運用の自動化 + DRCC & Alloy *Work in progress マルチクラウド & ハイブリッドクラウド 3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave MySQLのクラウドサービスに分析処理の高速化と機械学習、ベクトル・サーチ、RAG, LLMを統合 サービス概要/特徴 • オラクルのMySQL開発チームが開発、運用および サポートを行うMySQLベースのクラウド・データベース • 分析処理の高速化のための分散型インメモリ・エンジン HeatWaveクラスターに、オブジェクト・ストレージのサポート、 機械学習の自動化、ベクトル・ストア内蔵、 組み込みのLLMおよび外部のAIサービスのサポートを追加 • OCI, AWS, Cloud@Customer, Alloyおよび Azure (専用線経由)で同じ機能を利用可能 こんな課題に役立ちます • オープンソースのRDBMSのクラウド化をしたい • 他のクラウドのMySQLベースのDBaaSで性能の出ない 分析系の処理を大幅に高速化したい • MySQLの障害対応だけでなく、パフォーマンス・チューニング 支援を含むサポート・サービスを追加費用なしで利用したい • AIや機械学習の専任エンジニアや専門知識なしで アプリケーションからRAG, 生成AIや機械学習を活用したい サービス価格 • MySQL Database - ECPU: \5.673 [ECPU/時間] 2 ECPUが「1 OCPU + 16GBメモリ」に相当 • MySQL Database - Storage: ¥6.2 [GB/月] • MySQL Database - Backup Storage: ¥6.2 [GB/月] • Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave: ¥1.705 [HeatWaveキャパシティ/時間] HeatWaveキャパシティは「16GBのデータ格納用メモリ」に相当 • Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave - Storage: ¥3.1 [GB/月] * 2025年6月現在 4 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

クラウド版MySQLサーバーとしてのMySQL HeatWave 業界“唯一” のEnterprise版によるフルマネージド型のMySQLサービス • シンプルかつ安価な価格体系 • MySQLのスレッドプールによる高い性能拡張性 • MySQLの開発元が提供するサポートサービス • マルチAZ/FDに分散配置した高可用性 • リードレプリカによる参照処理性能向上 MySQL HeatWaveとAmazon Auroraの性能拡張性比較 スループット (txn/s) 6000 4000 ー MySQL HeatWave ー Amazon Aurora 10倍以上 高速 2000 0 1 5 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096 同時実行トランザクション Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates コスト比較 200GBのストレージ利用時 • MySQL HeatWave: 約1,200ドル/月, 4ノード構成 • Amazon Aurora: 約2,200ドル/月, 2ノード構成 ※ 8 vCPU, メモリ 64GB, 200GBストレージ 高可用性構成および参照処理用ノードあり ＋α • AutoPilotによるインデックス・アドバイザや スレッドプール・アドバイザによる性能向上 • クエリ・アクセラレータのHeatWaveエンジンの追加 で大幅な分析処理性能の向上可能 • DB内データに対する機械学習処理も HeatWaveエンジン追加で対応可能 オラクルのMySQL開発チームが提供する 安価かつ高性能なクラウド版MySQL

顧客事例：NVIDIA ミッションクリティカルなエンジニアリングのアプリケーションが稼働するMySQLをクラウド化 クラウドへの移行後のビジネス面での効果 • MySQLを利用するエンジニアリングの アプリケーションは世界各地の複数拠点に分散配置 • チップの設計や製造に関連するシステムのため ビジネスへの影響が大きく高い可用性が要求される 全世界での • 新しいデータベース基盤を米国から MySQLの展開 NVIDIAの世界各地の拠点に展開 • 一部のアプリケーションは既存のデータセンターで 稼働するためFastConnectで各地のOCIと接続 アプリとDBの コロケーション • アプリケーションとデータベースの間の 通信遅延を削減 GPUやHPCへの • 当初想定のクラウド活用の領域から より多様なワークロードに展開 MySQL HeatWaveの本番環境 OCI利用拡大 コスト最適化 • 適切な規模のアーキテクチャ、一連のDevOpsの 自動化、 データの保護とバックアップのポリシー MySQL HeatWave AutoMLを使用し、 MySQLサーバーの稼働ログから課題を早期発見 →拡張を必要とするリソースの発見から プロビジョニングまでの流れを迅速化 6 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

分析処理高速化エンジン付きのMySQLとしての利用 お客様の声 圧倒的高性能を裏付けるお客様のメッセージ • 「想定の最大90倍もの高速化を実現し、 リアルタイム分析を毎時間行うことができます。」 ジニアス・ソノリティ 様 500,000 時間(秒) • 「通常のMySQLで1.5時間程度かかっていた バッチ処理が2秒程度で完了」 NTTソルマーレ様 分析処理性能: 4TB TPC-H 250,000 0 HeatWave MySQL (4 nodes) Aurora (db.r5.24xlarge) *TPC-Hをベースとしたベンチマークによる結果ですが、TPC-H仕様には完全には準拠していないため、 一般に公開されているTPC-Hベンチマーク結果と比較することはできません。 公開中のベンチマーク結果 • 「とにかく速くなった」「体感できるほど」 「最大10倍以上の性能向上を予算の範囲内で実現」 「(コストパフォーマンスについて) MySQL HeatWaveは圧倒的です」 ファンコミュニケーションズ様 7 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/heatwave/performance-benchmarks/ • Auroraで130時間かかった処理が MySQL HeatWaveでは0.9秒 • このベンチマークでのMySQL HeatWaveの コストはAuroraの約1/3

• https://www.oracle.com/heatwave/performance-benchmarks/

MySQL HeatWave トランザクション処理と分析処理を一つのデータベースで "ハイブリッド型"データベース • HTAP: Hybrid Transaction / Analytical Processing 競合製品より高速かつ安価 (30TB TPC-H) • 分散型インメモリ & カラムナ型エンジン HeatWaveクラスターによる 分析処理の高速化を実現 • 機械学習ベースの運用の 自動化機能をサポート (Autopilot) データ処理時間の幾何平均 (秒) 想定顧客層: Amazon RedshiftやSnowflake利用者、MySQLレプリケーションでの分析やレポーティングの高速化 導入事例: NTTソルマーレ (コミックシーモア)、ラック、旭松食品、ジニアス・ソノリティ、ファンコミュニケーションズ 8 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

顧客事例：NTTソルマーレ 様 HeatWaveで国内最大級の電子書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活用を強化 利用サービス・製品 • HeatWave お客様のコメント 「『HeatWave』の導入によりサービス基盤とデータ分析基盤の リアルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで 通常のMySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が 2秒程度で完了するなど性能の良さも実感しています。 処理を待つ思考停止の時間が短縮化され、業務効率化 にもつながっています。 システム構成イメージ MySQLに対応したツールは『HeatWave』でもそのまま活用 でき、ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを 更なるサービス向上に役立てることができています。 レプリケーション 『HeatWave』を利用した新たなデータ分析基盤を活用し、 今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける書籍配信 サービスを提供していきます。」 リアルタイム同期 コミックシーモアの サービス基盤 9 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWaveによる データ分析基盤 エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社 電子書籍事業部 サービス開発グループ 木下 氏

顧客事例：ラック 様 Amazon EC2上のMariaDBをOCIのMySQL HeatWaveに移行しコストを64%削減 システム概要 システム構成イメージ • メガバンクや大手保険会社など約240社の顧客を有する、 サイバーセキュリティ業界のリーディングカンパニー • Webから脆弱性情報、サイバー攻撃の痕跡情報を収集し、 分析データを情報連携先と共有するプラットフォーム • OCIに移行後は1TB以上のデータを MySQL HeatWaveにて集計および分析処理 システム課題 • 性能向上にはEC2のインスタンス・タイプを大きなものに 変更する以外の方法がなく、コストがかさんでしまう • 収集するデータが増加した際にも安定したパフォーマンスを 提供するサービス基盤が必要 導入の効果 • OCIへの移行により64%のコスト削減に成功 • Amazon EC2上のMariaDBに対して、 OCI上のMySQL HeatWaveで最大6倍高速化、 HeatWaveクラスターを有効にすると最大65倍高速化 10 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 利用サービス • MySQL HeatWave • Compute, Storage, Network, Monitoring, Notifications • Cost Optimization Workshop（旧コスト削減フレームワーク） お客様のコメント 「9インスタンスあったMariaDBを1つのMySQL HeatWaveに集約できたことに加えて、 バックアップやリカバリの作業もコンソールから可能となり、運用の負荷が下がりました。」 株式会社ラック サイバー・グリッド・ジャパン 次世代セキュリティ技術研究所 リサーチャー 庄司 勝哉氏

顧客事例：クロノス 様 新サービス「クロノス経費精算」にOCI上のMySQL HeatWave を採用し、安定した運用を実現 企業・システム概要 システム構成イメージ • 労働環境における課題を解決をめざし、変化が続くビジネス環境への 対応と働き方の変化に適応できるソリューションを提供する企業 • 35年以上にわたり勤怠管理システムに特化してきた同社の 新サービスとして、わかりやすいUIと勤怠との連携により 経費精算業務の効率化を実現するシステムを提供開始 システム課題 • 他社クラウドのMySQLベースのDBaaSはソース・レプリカ構成しかなく、 高負荷対策に膨大な運用費が必要だった。さらに独自仕様に起因する アクセス障害も目立つようになり、DBの運用が不安定になっていた • デバッグや統計解析に必要なログデータは肥大化傾向があり、 膨大なストレージコスト節約のために期間やログの種類を制限していた 導入の効果 • 他社クラウドのDBaaSと比べてコストが約1/4になるだけではなく、 MySQLの性能を引き出すMySQL HeatWaveの活用によって、 高負荷時にも高い処理性能を発揮 • ログデータに関する制約や心配がなくなり、多様化に対応できるように なったため、他社連携で膨大なログデータの提供が行えるようになった • 安定したOCIクラウドシステムが活用できることで、安心してOCI上で マイクロサービス化を推進して、事業拡大ができるようになった 11 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 利用サービス • MySQL HeatWave, Oracle Cache • Compute, Block/Object/File Storage, Network • API Gateway, Logging and Analytics, WAF, Load Balancer お客様のコメント 「他のIaaSからの参入ですが、OCIのコンソールは直感的な見やすさと使い易さが秀逸で、構 築はスケジュールよりも前倒しすることができました。他IaaSよりも新しいためか、 開発・運用の参考になる情報収集に苦労しましたが、 オラクルスタッフの親身なサポートでスムーズにサービスの運用が開始出来ました。 今後はDBに大量の情報が蓄積されていく予定ですが、 MySQL HeatWaveの優れた能力が発揮されるのを楽しみにしています。」 クロノス株式会社 開発部 札幌開発センター長 村岡 裕生氏

HeatWaveクラスターのアーキテクチャ MySQLのInnoDBのテーブルに追加されたデータは分析クエリで即座に利用可能 • アプリケーション側からはMySQLに対してSQLを実行するのと同じ I n se r t / U p d a te 分析 クエリ 結果 セット 並列化 M y SQL D a ta b a se Se r v ice H e a tW a v e N o d e MySQL コンパイラ & オプティマイザー OLTPクエリ 最適化 MySQL クエリ実⾏ 分析ジョブスケジューラ 分析クエリ 最適化 クエリ プッシュダウン インメモリデータ管理 リアルタイム 更新 12 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates リロード Ob j ect Storag e I n n oD B ストレージエンジン 結果 分析クエリ実⾏

MySQL HeatWaveとAmazon AuroraおよびRDS MySQLの比較 複雑な分析の処理性能 Amazon Aurora Amazon RDS 分析処理性能: 4TB TPC-H 分析処理性能: 4TB TPC-H 500000 1400000 450000 1200000 時間(秒) 時間(秒) 400000 350000 300000 250000 1,400倍 遅い 200000 150000 1000000 2,200X 3,500倍 ひどい 遅い 800000 600000 400000 100000 200000 50000 0 0 HeatWave MySQL (4 nodes) Aurora (db.r5.24xlarge) 2,200倍のコスト・パフォーマンス HeatWave MySQL (4 nodes) 4,600倍のコスト・パフォーマンス https://www.oracle.com/heatwave/performance-benchmarks/ *ベンチマーク結果TPC-Hベンチマークから導出されますが、TPC-H仕様に準拠していないため、公開されているTPC-Hベンチマーク結果と同等の結果はありません。 13 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Amazon RDS for MySQL (db.r5.24xlarge)

• https://www.oracle.com/heatwave/performance-benchmarks/

クラウド版MySQLとしての利用 オンプレや他クラウドのDBaaSからのマイグレーション • 業界唯一のMySQL Enterprise Editionベースのクラウド・データベース • セキュリティ、性能拡張性の追加機能が利用可能 • マネージド・サービス化による運用負荷の軽減 マイグレーション オンプレミスの MySQLやMariaDB • MySQL開発元のオラクルが提供するサービスならではのメリット MySQL HeatWave • アプリケーションの修正を最小限に抑えられるソフトウェアとクラウドの互換性 • ソフトウェアの内部まで熟知した開発チームが支えるサポート・サービス • 公開されたセキュリティ・パッチは常に適用済みのバージョンを利用可能 • 最新バージョンのリリース時に即時利用可能 • オラクルのサポート・ライフサイクル・ポリシーに合わせた長期サポート マイグレーション 他クラウドの MySQL系DBaaS • データベース単体でベクトル・ストアを活用したセマンティック検索が可能 MySQL HeatWave • 追加の提案として: HeatWaveクラスター追加によるシームレスな機能拡張 • AutoPilotによるインデックス最適化のアドバイス • 分析処理の高速化 14 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWaveの利用構成案 既存のMySQLはそのままにデータを複製(レプリケーション)して分析のみHeatWaveで実施する構成も 分析処理のみをMySQL HeatWaveで すべての処理をMySQL HeatWaveで レプリケーション MySQL MySQL HeatWave オンライン アプリケーション 分析系 アプリケーション オンプレミスまたは 他クラウドのDBaaS 15 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MySQL HeatWave オンライン アプリケーション 分析系 アプリケーション

MySQL HeatWave Lakehouse 非構造データの統合分析 16 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave Lakehouse オブジェクト・ストレージ内の様々な形式のデータを500TBまでクエリ実行 17 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • 標準のSQL構文でMySQLデータベース内、 オブジェクト・ストレージ内、または その両方のデータに対するクエリ処理 • データは最大500TBまで、HeatWave クラスターは最大512ノードまで拡張可能 • オブジェクト・ストレージ内データへの クエリ処理はデータベース内データへの処理と 同様に高速(業界初!) • オブジェクト・ストレージ内データは HeatWaveクラスターにロードされ、 MySQLデータベースへのコピーは行われない

MySQL HeatWave Lakehouseの圧倒的性能とコストパフォーマンス クエリ処理性能比較（500TB TPC-H） 総クエリ実行時間 年間コスト Hour 25 1.3 倍 高コスト $2,500,000 35 倍 低速 20 21.1 $2,300,160 $2,000,000 $1,742,036 15 $1,500,000 18 倍 低速 15 倍 低速 10.8 10 0.9 倍 $1,544,268 0.8 倍 $1,446,900 $1,000,000 9.1 5 $500,000 0.6 0 $0 MySQL HeatWave Snowflake Lakehouse on AWS Amazon Redshift Google BigQuery MySQL HeatWave Snowflake Lakehouse on AWS https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance より作成 MySQL HeatWave Lakehouse:512 nodes, Annual Flex, Snowflake onAWS :4X-Large cluster,Standard Edition, Amazon Redshift:20-ra3,16xlarge, 1年間先払い, Google BigQuery:6400 slots, 1年間 リザーブド 18 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Amazon Redshift Google BigQuery

• https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance

補足：オブジェクト・ストレージ上のデータ分析の2パターン オブジェクト・ストレージ上のデータを データ分析基盤にロードした上で分析処理を実行 データ可視化ツール 分析処理を指示 データ分析実行基盤 データをロード オブジェクト・ストレージ オブジェクト・ストレージに対して直接分析クエリを実行 データ可視化ツール 分析処理を指示 クエリ実行サービス 分析処理を実行 オブジェクト・ストレージ Oracle Autonomous Database、 MySQL HeatWave Lakehouse, Redshiftなど Oracle Autonomous Databaseの外部表、 Amazon Athena, Redshift Spectrumなど ✓ データ分析基盤の処理性能を活用可能 ✓ 分析対象データの事前のロードが不要 19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave マルチクラウド対応 20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWaveのマルチクラウド対応 AWS版とAzure版は Oracle Database@ とは異なる提供形態 OCIの各サービス との統合と最適化 AWS内で稼働 • データのエグレスコスト不要、低レイテンシ • 生成AIサービスBedrockを含むAWSの各サービスとの統合 • MySQL HeatWave分の費用にはOCIのUniversal Credit利用 インターコネクト経由 • OCI-Azure間の低レイテンシなプライベート接続経由 • 共同サーポートによるシームレスな問題解決プロセス • MySQL HeatWave分の費用にはOCIのUniversal Credit利用 Database@* • Google Cloudのデータセンター内で稼働 • MySQL HeatWave分の費用はGoogle Cloudの請求に含まれる * リリース予定 21 • 全商用リージョンで利用可能 • 専用リージョン Dedicated Region Cloud@Customer • Oracle Alloy Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave on AWS AWS上のお客様のアプリケーションと同一リージョンでMySQL HeatWaveを 利用可能なサービス Oracle Cloud AWS お客様のAWS アカウント OracleのAWSアカウント OCIの アカウントで アクセス Identity & Access Management (IAM) コンソール cloud.mysql.com Control plane RDS MySQLの 認証情報で データベースに アクセス Data plane Metering & Billing Transaction Processing 22 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Analytics データ Autopilot Machine Learning GenAI S3 アプリケーション

MySQL HeatWave on AWS – PrivateLinkのサポート • AWS PrivateLinkを通じて、プライベート・ ネットワークとしてのアクセスをサポート AWS Cloud • AWSのネットワークに閉じた MySQL HeatWaveとの通信が可能 • データベースはインターネットから隔離 – お客様のネットワークのプライベートVPC エンドポイントからのみアクセス可能 • VPCエンドポイント・サードパーティー作成時に AWS IAMによるアクセス許可を行う AWS ネットワーク AWS PrivateLink お客様の AWSアカウント VPC VPC エンドポイント (プライベートIP) プライベート サブネット 23 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle AWSアカウント VPC VES & NLB

MySQL HeatWave AutoML 機械学習の自動化 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

顧客事例：日本の医薬品および食品製造の大手企業の海外法人 機械学習を活用した品質管理で生産性を最大20%向上し、品質指標を30%改善 企業・システム概要 • 現地企業との合弁にて、日本国内でも販売されている ブランドの飲料や栄養補助食品を現地生産 • 当該国内のみならず周辺国向けにも製造販売 • ロボットによる自動化を実現した工場にて、 IoTデバイスからのデータをMySQLサーバーに集約 従来の課題 • 装置の故障による計画外停止の対応コスト高 • 製造製品の不良による廃棄の増加と品質管理の課題 • 当該国は支払い遅延のリスクが全般的に高く、債務 不履行が発生する可能性の高い取引先の判別が重要 採用ポイントと導入効果 • 製造装置の故障を予測し生産性を10-20%向上。設備総 合効率(Overall equipment effectiveness)を改善 • 取引先の財務状況などを分析することで、 不良債権の発生を最大25%抑制 25 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MySQL HeatWave AutoML活用シナリオ • MySQL HeatWave AutoMLの「回帰」により、 製造装置の各種パラメータやセンサーのデータが 許容範囲の閾値を超えるかを予測 - PoCではメンテナンスの必要性や 品質問題の発生を80%の精度で予測 • MySQL HeatWave AutoMLの「説明」により、 製造不良が発生する原因の特定や分析を支援 • MySQL HeatWave AutoMLの「分類」により、 債権問題が発生しうる取引先を抽出 - PoCでは不良債権の発生を98%の精度で予測 利用サービス(クラウドサービス/その他) • MySQL HeatWave AutoML

MySQLの機械学習プラットフォーム MySQL HeatWave AutoML 機械学習をより手軽に安全に 活用できるプラットフォーム 実業務に活用できる 説明可能性をサポート 高性能・高精度なモデル生成を 誰でも実行できるインタフェース ✓ 追加料金不要ですぐに利用可能 ✓ ブラックボックス化しやすい推論の 説明を明確化 ✓ 各工程に対応した関数を実行 するだけで予測まで実行可能 ✓ 特徴量が予測に与える影響を 自動で判断 ✓ パラメータ、アルゴリズムの選択など 専門的な知識は不要 ✓ 法令遵守、公平性などの観点から モデルの挙動、有効性を見極め ✓ トレーニングの高速化により、 迅速なモデル生成を支援 ✓ Oracle AutoMLにより、 機械学習工程を自動化 ✓ HeatWave上で完結でき、外部に データを出さずに実行可能 展開 予測 クエリ Hea tW a ve ML ⽣成モデル 26 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 説明

MySQL HeatWave AutoMLでの機械学習の種類と想定利用者 • ユースケース: • 分類 (Classification): 入力されたデータがどのカテゴリに入るかを予測 • 回帰 (Regression): 連続したデータがを元に次の値を予測 • 時系列予測 (Time Series Forecasting): 将来における傾向を予測 • 異常検知 (Anomaly Detection): 入力されたデータが特異なデータかを予測 • レコメンデーション・システム (Recommender System): 入力されたデータから推奨される値のセットを予測 • トピック・モデリング (Topic Modeling): テキストを特徴付ける語群や表現を抽出 ※現時点では英語のみ対応 • 想定利用者: • データベース利用者: 使い慣れたMySQLのSQL文から簡単に各処理を実行可能 • データ・サイエンティスト: モデルの訓練から精度の高い予測、説明までの一連の作業を自動化により効率化 27 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave AutoMLは幅広い用途に適合 データベース内データもオブジェクト・ストレージ内データも 異常検知 分類 データベースの データ クレジットカードの 不正使用検知 時系列予測 広告費用のROI予測 悪意のある ゲームハッカーの特定 類似したユーザーの特定 おすすめの動画 債務不履行 の予想 Database exports 需要予測 フライト遅延の予測 降雨予報 レコメンド・システム 28 オブジェクト・ストレージの データ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 回帰

MySQL HeatWave AutoMLで機械学習のライフサイクルを自動化 モデル生成のプロセス データセット データの前処理 アルゴリズムの選択 高速なトレーニングを提供 • 繰り返し作業不要 • 高度に並列化されたハイパーパラーメーターの チューニング技法 • 正確性を維持しながら行う インテリジェントなサンプリング • 自動的に収束するトレーニング • クラスターのサイズに応じて性能がスケール アダプティブなサンプリング 特徴量の選択 ハイパーパラーメーターのチューニング モデルの説明 予測の説明 ベンチマーク結果を以下で公開中 https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance/ チューニングされたモデル 29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

• https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance/

MySQL HeatWave AutoMLでの機械学習処理の流れ シンプルなSQL関数と学習処理の自動化 MySQL呼び出し 学習データ展開 モデル作成 ML_TRAIN モデルのロード ML_MODEL_LOAD HeatWave Cluster 保存 モデルカタログ ML_PREDICT_* 推論 学習データやテストデータはMySQLサーバー上のテーブルとして管理 ML_EXPLAIN_* 説明(特徴量の抽出) アプリケーションからはHeatWave MLが用意したSQL関数群を実行 https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/heatwave-machine-learning.html ML_SCORE 30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates モデルの検証

• https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/heatwave-machine-learning.html

HeatWave: Native machine learning capability Neither data nor model leaves MySQL HeatWave MySQL HeatWave AutoML Sensitive Model/ Data Boundary 従来の方法との比較 HeatWave: learning capability Traditional wayNative to run Mmachine L on 従来の方法でMySQLデータに対する 機械学習処理を行う場合 HeatWave ML Neither data nordata model leaves MySQL HeatWave MySQL Train model request Sensitive Model/ Data Boundary Traditional way to run ML on MySQL data ML application MySQL Database Sensitive Model/ Data Boundary ML Training HeatWave HeatWave ML MySQL HeatWave Compute AutoML ML Training Pull ML application data ML Model ML Training Train model request Trained Model Inference request Inference request ML Model ML Inference MySQL Database Pull data Trained Model Pull ML data Inference ML Explanation Train model SQL Train Trainmodel model SQL SQL Inference Inference SQL SQL ML Explanation MySQL HeatWave ML Training HeatWave Compute Inference SQL Pull data MySQL HeatWave Sensitive Model/ Data Boundary Inference/ Explanation Train MySQL Client MySQL Client Inference/ Explanation Train Trained Model Trained ML Inference Model ML ML Inference Explanation ML Explanation MySQL MySQL 8 Copyright © 2021, Oracle and/ or its affiliates | Confidential: Internal 8 31 Copyright © 2021, Oracle and/ or its affiliates | Confidential: Internal Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave GenAI 生成AI & Vector Store 32 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWaveが解決する多様なデータ活用の課題 ECサイトを例に リアルタイムでの売上や行動分析 お客様ごとの「おすすめ」の提供 RDBMSのテーブルに蓄積された 履歴データに対する 複雑なSELECT文の実行 お客様の購買履歴や 属性情報に対する 機械学習でのレコメンデーション レビューの感情分析や要約 生成AIを利用して 書き手の感情の分析や 複数のレビューを要約 異なるシステムやサービス間でのデータのやりとりが発生 生成AI データベース 機械学習 33 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWaveが解決する多様なデータ活用の課題 ECサイトを例に リアルタイムでの売上や行動分析 お客様ごとの「おすすめ」の提供 RDBMSのテーブルに蓄積された 履歴データに対する 複雑なSELECT文の実行 お客様の購買履歴や 属性情報に対する 機械学習でのレコメンデーション レビューの感情分析や要約 生成AIを利用して 書き手の感情の分析や 複数のレビューを要約 データを移動せずに一つのクラウド・サービス内で処理可能 生成AI データベース 機械学習 34 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWaveのAI関連の取り組み状況 ベクトル・ストア、LLM, OCI 生成AIサービス、RAGをサポート • DBのデータやオブジェクト・ストレージ上の 非構造化データを機械学習、LLM, RAGの対象に • ベクトル埋め込みの生成やLLMの利用、機械学習の アルゴリズム選定や訓練などのプロセスを自動化 • 自然言語でのセマンティック検索を可能とする ベクトル・ストアとベクトル・サーチをサポート • 内蔵のLLMまたは外部のAIサービスを 要件に応じて選択して最適化 • OCIではOCI生成AIサービスと連携可能 • MySQL HeatWaveの利用者は 追加費用なしで利用可能 • OCI, AWS, Azureで提供中の MySQL HeatWave全てで利用可能 35 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL HeatWave GenAIのLLM(大規模言語モデル)は選択可能 https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw-genai-supported-models.html MySQL HeatWave内蔵のLLM OCIの生成AIサービスで提供のLLM • MySQL HeatWave内でネイティブに動作 • より大規模でGPU上で動作するモデルを利用 • 相対的に小規模なLLMを利用: • 9.3.2からは利用可能なLLMを自動的に列挙 • • テキスト生成用: - llama3.2-3b-instruct-v1 - llama3.2-1b-instruct-v1 - llama3.1-8b-instruct-v1 - mistral-7b-instruct-v1 ベクトル埋め込み生成用 - multilingual-e5-small - all_minilm_l12_v2 (minilm) • セキュア、低コスト、追加リソース不要 • HeatWaveノードの小型のシェイプ HeatWave.Free および HeatWave.32GB は llama3.2-3b-instruct-v1 とllama3.2-1binstruct-v1 のみサポート 36 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • HeatWaveのバージョンアップなしで 最新のモデルを利用可能に • 利用可能なモデルの一覧取得 SELECT * FROM sys.ML_SUPPORTED_LLMS; • 高精度、高性能 • リージョン別の利用可能なモデルや最新のリストは OCI生成AIサービスのマニュアルを参照 https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/generative-ai/home.htm

• https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/generative-ai/home.htm
• https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw-genai-supported-models.html

ユースケース1: パーソナライズされた推奨事項 オブジェクト・ストレージ 「今日のおすすめの ベジタリアン向け料理はなに？」 メニュー 質問 ユーザー 解答 37 「おすすめの料理は次の通りです。 豆腐カレー、豆腐ビリヤニ、 ひよこ豆のカレー」 HeatWave ベクトル・ストア ユーザーが質問を入力 HeatWave AutoMLのレコメンデーション・システムが ユーザーの注文履歴を元にレストランを提案 LLMがパーソナライズされたおすすめ料理を 自然言語で回答 ベクトル・ストアに格納されている提案されたレストランの メニューからおすすめの料理を選択 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates メニュー メニュー

ユースケース2: 予測メンテナンス 質問 「このログの主な問題点はなに？ 2つの文章にまとめて」 本番環境 オブジェクト・ストレージ ログ 問題と対策のナレッジベースのログ 本番環境のログがリアルタイムで HeatWave AutoMLの処理対象となる HeatWaveベクトルストア経由でLLMが ナレッジベースのデータにアクセスできる ユーザー 解答 「このログにおける主な問題は 特定のプロセス(ID 8145)による メモリ使用量があらかじめ定義された 閾値を継続的に超過していることです」 ユーザーが質問を入力 自然言語での回答を得る 38 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave ベクトル・ストア HeatWave AutoMLがログから異常を検出しフィルタリング ベクトルストアがログの異常に関するコンテキストを追加し、 LLMに対するプロンプトに情報を追加する LLMが情報が追加されたプロンプト(Augmented Prompt)を元にレポートを生成

MySQL HeatWaveによりセキュリティが強固に その他のサービス MySQL HeatWave レイクハウス 機械学習 LLM ユーザ・ データ アプリ 分析 OLTP ベクター ストア HeatWave • データは1つのデータベース・システムで管理される • データが広範囲にわたって移動 • 統一的なアクセス制御と単一の構成 • • すべての通信が認証され暗号化 暗号化鍵、ユーザー・アクセス、認証スキームなど、 異なるセキュリティ特性を持つ複数のサービス • ユーザーが複数のサービスを構成し、接続する必要がある 39 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQL Shell for VS Code – MySQL HeatWave Chat MySQL HeatWave Chat 自然言語を使って文書と対話。 文脈が保持され、フォローアップの質問に よる会話を可能にする Lakehouse Navigator LLM がデータベース、MySQL HeatWave Lakehouse, HeatWave Vector Store全体または特定のデータ・ セットから情報を取得できるように ガイドし、速度と精度を向上させる グローバル検索と詳細検索 全てのベクトル・ストアを検索することも、 特定のスキーマに検索範囲を限定することも可能 40 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

MySQLおよびMySQL HeatWaveのオラクルの優位性 他社と比較して、 MySQL開発元のオラクルのみが提供できる高性能かつ複数サービス統合型のサービス 「クラウド版MySQL」としてのMySQL HeatWave 「AI&機械学習プラットフォーム」としてのHeatWave 業界唯一のMySQL Enterprise EditionベースDBaaS として、高い性能拡張性と開発元からのサポートと提供 他クラウドでは複数のサービスを連動させる必要がある 1) トランザクション処理、2) 非構造データの分析、 3) 機械学習、4)生成AIを1つのサービスで提供 TPC-H (分析系処理 4TB) TPC-C (更新系処理 10 GB) レイクハウス 500,000 ー MySQL HeatWave ー Amazon Aurora 4000 10倍 2000 時間(秒) スループット (txn/s) 6000 400,000 300,000 200,000 機械 学習 LLM 1,400倍 MySQL HeatWaveが 高速 ユーザ データ アプリ 100,000 0 0 1 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096 同時実行トランザクション MySQL HeatWave Amazon Aurora ベクター ストア 分析 HeatWaveクラスタを有効化すると、 分析系処理の数倍から数百倍以上の高速化が可能 他社のMySQL系サービスはコミュニティ版をベースに構築 • バージョンはMySQL HeatWaveと比較して半年以上の遅れ 例) 2024年4月リリースのMySQL 8.4 LTS → RDSでの提供開始は11月 41 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave OLTP • オブジェクト・ストレージ上のデータをRDBMSのデータと 統合して分析、機械学習、LLM, RAGの対象に • ベクトル埋め込みの生成やLLMの利用、機械学習の アルゴリズム選定や訓練などのプロセスを自動化 • MySQL HeatWave内蔵のLLMまたは 外部のAIサービスを要件に応じて選択して利用可能

OCIのAlways Free Servicesにて 無料でMySQL HeatWaveを利用可能 https://www.oracle.com/jp/heatwave/free/ MySQL HeatWaveも期間の制限なく無料で使用可能 インスタンス数や容量、一部機能の制限あり NEW! MySQL HeatWave GenAIも利用可能 ベクトル・ストアやMySQL HeatWaveに 内蔵されたLLMを活用 42 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates

• https://www.oracle.com/jp/heatwave/free/

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