用一个服务取代五个服务——在AWS上原生使用MySQL HeatWave

核心观点与关键数据

数据平台复杂性

• 随着业务发展，数据平台从单一的OLTP数据库扩展到包含分析学、机器学习预测和湖屋的非结构化数据处理，导致复杂性增加。
• AWS的数据平台涉及5个独立服务，难以维持，ETL过程陈旧，数据安全性存在漏洞，需要专业技能维护。

MySQL HeatWave on AWS优势

• 性能优势：比Redshift快20倍，比Snowflake快16倍，比Big Query快16倍，比Synapse快5倍（TPC-H 4TB）；提供比Aurora用于OLTP高10倍的吞吐量。
• 价格/性能比：无可匹敌的在线事务处理（OLTP）价格/性能比，AWS RDS/Aurora形状实例比其他云平台更具成本效益。
• 易用性：快速启动，预定义配置和预加载示例数据，热浪AutoML控制台支持业务分析师无需SQL和编程即可构建、训练、运行和解释机器学习模型。

行业应用与案例

• Aiwifi案例：从Amazon RDS迁移至MySQL HeatWave，成本降低50%，查询速度提高13倍，captive portals加载时间降低50%，机器学习用于用户细分和个性化营销，打破增长壁垒。
• 软件公司案例：利用机器学习/通用人工智能，减少50%机器学习活动，提升15-25%性能，简化ITSM与GRC自动化。
• Eat Easy案例：预测食品配送时间，建议食品/餐厅，总结菜单，几天内开发出原本需要数月的机器学习模型，简化基础设施，无需复杂ETL。

技术整合与优势

• MySQL HeatWave在AWS上原生运行，针对AWS基础设施优化，数据不离开AWS，无数据出口费用，最低延迟接入，与AWS生态系统紧密集成（S3、CloudWatch、PrivateLink）。
• 从其他数据库（如Amazon Aurora、Redshift、Snowflake）迁移更加容易。

研究结论

MySQL HeatWave on AWS通过整合五大AWS服务，提供高性能、高性价比的解决方案，简化数据平台复杂性，支持机器学习和通用人工智能应用，帮助企业在成本和性能上实现显著提升，并加速业务增长。