Oracleは、データベース内の機械学習のためにMySQLHeatWaveのサーモスタットを強化します

Oracle cranks up MySQL HeatWave’s thermostat for in-database machine learning - venturebeat.com

そして現在、オラクルはHeatWaveの3.0リリースを作成し、ノードサイズを拡大して多数のワークロードのコストを削減し、より高密度のデータノードの恩恵を受ける可能性のあるデータベース内の機械学習を導入しています。
これらの機能により、Oracleは、外部ETLエンジンや機械学習実行環境を必要とせずに、データベース内で機械学習モデルを処理する機能を導入することができます。
これにより、別々のノードで実行されているツールまたはMLサービスにデータを移動するためのオーバーヘッドとコストが排除されます。
オラクルは、HeatWave 3.0のMLベンチマークを公開しました。
バージョン3.0では、MySQL HeatWaveが完全に機能し、MLを使用してデータベースの実行を支援し、データベース内でのMLモデルの実行をサポートします。
これは、データベースの運用を最適化し、データベース内でモデルを開発および/または実行する機能を顧客に提供するために、機械学習が中心となるという今年の予測のもう1つの例です。