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Oracle kündigt "MySQL HeatWave ML" an

Möglichkeiten für Entwickler zur Erweiterung ihrer MySQL-Anwendungen um Machine Learning-Funktionen
"HeatWave ML" sorgt für die vollständige Automatisierung von Modelltraining, Inferenz und Erläuterung

Oracle gibt bekannt, dass "Oracle MySQL HeatWave" ab sofort maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) innerhalb von Datenbanken unterstützt. Oracle MySQL HeatWave ist damit ein MySQL Cloud-Datenbankservice, der dies zusammen mit Transaktionsverarbeitung und -analyse ermöglicht. MySQL HeatWave ML automatisiert den ML-Lebenszyklus vollständig und speichert alle trainierten Modelle in der MySQL-Datenbank, sodass keine Daten oder das Modell in ein Tool oder einen Service für maschinelles Lernen verschoben werden müssen. Die Beseitigung des ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load) reduziert die Komplexität der Anwendungen, senkt die Kosten, und verbessert die Sicherheit der Daten und des Modells. HeatWave ML ist in allen 37 im Rahmen des MySQL HeatWave Cloud-Datenbankservices verfügbar.

Bisher war das Hinzufügen von Machine Learning Funktionen zu MySQL-Anwendungen für viele Entwickler sehr schwierig und zeitaufwendig. Zum einen werden Daten aus der Datenbank in ein anderes System extrahiert, um ML-Modelle zu erstellen und bereitzustellen. Dieser Ansatz erzeugt mehrere Silos für die Nutzung von maschinellem Lernen auf Anwendungsdaten und führt zu Latenz durch notwendigen Datenaustausch.

Er führt außerdem zur Verteilung von Daten aus der Datenbank, was diese anfälliger für Sicherheitsbedrohungen macht und zudem das Programmieren in multiplen Entwicklungsumgebungen erschwert. Zum anderen erwarten bestehende Dienste, dass Entwickler Experten für den ML-Modelltrainingsprozess und diesen anleiten, ansonsten wird das Modell suboptimal, was die Genauigkeit von Vorhersagen beeinträchtigt. Schließlich enthalten die meisten vorhandenen ML-Lösungen keine Funktionalität, um Erläuterungen dazu zu liefern, warum die von Entwicklern erstellten Modelle spezifische Vorhersagen liefern. (Oracle: ra)

eingetragen: 16.05.22
Newsletterlauf: 15.06.22

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"HeatWave ML" bietet im Vergleich zu anderen Cloud-Datenbankservices die folgenden Funktionen.

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Meldungen: Applikationen / Lösungen

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IT Security - Angriffe & Lecks

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Wandel in der Bedrohungslandschaft
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IT Security - Fachbeiträge

KI schreibt Regeln für Cyberrisiken neu
Unternehmen auf der ganzen Welt setzen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI), denn sie sorgt für teils erhebliche Effizienzsteigerungen. Gleichzeitig nutzen Hacker sie, um ihre Angriffe raffinierter zu gestalten, zu skalieren oder zu automatisieren. Infolgedessen steht die Cyber-Sicherheit vor einem Wendepunkt, an dem KI gegen KI kämpft. Die Phishing-Betrügereien und Deepfakes von heute sind nur die Vorboten einer kommenden Ära autonomer, sich selbst optimierender KI-Bedrohungsakteure. Das sind Systeme, die Angriffe ohne oder mit nur begrenzter menschlicher Aufsicht planen, ausführen und verfeinern können.
Herausforderungen kritischer Infrastrukturen
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IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Tipps für eine bessere Cyberhygiene
Cyberbedrohungen sind keine abstrakten Risiken, sondern treffen die Verbraucher direkt. Der Digital Trust Index 2025 von Thales zeigt, dass fast jeder Fünfte im vergangenen Jahr die Kompromittierung seiner persönlichen Daten erlebt hat und mehr als jeder Zehnte ein Opfer von Kreditkarten- oder Finanzdaten-Betrug geworden ist. Verbraucher erhalten hier Tipps und Tricks, um ihre Cyberhygiene verbessern, ihre digitalen Spuren schützen und ihre Daten vor dem Zugriff Unbefugter absichern.
Cloud- & Container-Umgebungen absichern
Container und Kubernetes haben die Entwicklung und Bereitstellung moderner Anwendungen grundlegend verändert. Ihre Vorteile liegen auf der Hand: Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit. Doch diese Vorteile bringen auch neue Risiken mit sich. Mit der steigenden Zahl von Containern wächst auch die Angriffsfläche - und damit wiederum die Anforderungen an Sicherheitskonzepte, die über klassische Ansätze hinausgehen müssen.