Описание HPE Vertica Advanced Analytics
Решение HPE Vertica Advanced Analytics предназначено для использования в хранилищах данных и других больших объемах данных, где скорость, масштабируемость, простота и открытость имеют решающее значение для успеха аналитики. Базируясь на проверенной и надежной распределенной архитектуре и столбчатом сжатии данных, решение обеспечивает невероятно высокую скорости обработки и доступ к аналитическим данным в режиме реального времени. Упрощенная лицензия и возможность развертывания в любом удобном для пользователей месте дополняют преимущества продукта.
Функционал и особенности
- HPE Vertica Advanced Analytics использует массивный параллельный подход к Big Data, который максимально эффективно реализует аппаратный потенциал доступного оборудования и повышает эффективность выполнения аналитических задач.
- Функция интеллектуального сжатия данных ускоряет чтение дисков и снижает требования к хранилищу, позволяя максимально эффективно использовать доступное оборудование. Возможность развертывания как локально, так и в облаках и на Hadoop, позволяет решать аналитические задачи без какого-либо копирования данных.
- Более быстрая загрузка данных и более высокий уровень параллелизма позволяют одновременно обслуживать аналитические запросы большего количества пользователей и одновременно обрабатывать большее количество данных.
- Эффективное использование аппаратных ресурсов и максимальная оптимизация программного обеспечения повышает производительность до уровня решений в оперативной памяти (in-memory solutions) - без необходимости приобретения дорогого оборудования.
- Парадигма столбчатого хранилища позволяет направлять аналитические запросы только к тем данным, которые необходимы для ответа на запросы пользователей.
- Тесная интеграция с Hadoop, включая модули Parquet и ORC, позволяет легко выполнять JOINs и другие виды анализа на корпоративном озере данных (data lake).
- Платформа HPE Vertica Advanced Analytics обладает высокой гибкостью и масштабируемостью, что позволяет легко добавлять вычислительные узлы и увеличивать производительность при увеличении рабочих нагрузок.
- Свобода от индексов и материализованных представлений о данных уменьшает вмешательство пользователей в работу системы и упрощает ее конфигурирование.