多=乱?Vertica第一个不服

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你们有没有想过,如果每一条信息、每一个数据都是肉眼可见的,这个世界会变成什么样子?也许就会像下图这样,所有的物体都被信息和数据所覆盖。

事实上,在现代化的数据基础架构中,数据可以说是无处不在。它存在于像CRM和ERP这样的业务系统、用来收集机器生成的数据的传感器、推文和其他社交媒体、网络日志和数据流和天然气和电网及移动网络等。

面对如此庞杂的数据,光是简单的存储和管理就让不少企业头疼,大规模分析更是企业的梦魇。

为了应对数据庞大的规模和复杂性,对数据的容量、速度和多样性进行管理,更具创新性的大数据分析平台应运而生。从预见性维护到客情维护,再到财务合规和网络优化,受益于大数据平台的企业正在改变着零售、医疗保健、电信、能源及很多其他行业,这也是为什么越来越多的企业通过Vertica分析平台补充或替换遗留下的数据仓库。相比以往的企业数据仓库,Vertica提供了更好的性能、更少的支出和更快速的ROI。

                                                       ▼语言都是苍白的,用数据来说话▼
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海量数据不犯难

规模的无限扩展以便存储或管理大量数据。如今,数据的规模可能是千兆、兆兆字节,以后可能就会达到拍字节甚至是艾字节。Vertica面向大众提供了一个简单的但十分强大、可扩展的MPP SQL分析数据库,该数据库同时具有线性伸缩和原生高可用性。通过无限添加工业标准服务器,就可以轻松地无限扩展SQL分析解决方案。

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实时才是王道

实时分析架构。大多时候,用户并没有足够的经历和耐心等待结果,这就要求分析数据库应该具有可伸缩性,以满足SLAs和执行查询性能要求。而Vertica的宗旨之一,就是坚决不浪费用户一分一秒,运行查询的速度比传统企业数据库快了50倍,用户几乎可以实时对数据进行查看,以往要耗费几个小时甚至几天时间的操作现在只需要短短几秒钟,分析团队因此可以更加高效,在关键业务问题出现时也可以立刻做出反应。

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懂得协作,方能成功

与现有的BI、ETL工具进行集成。如果您的大数据分析要依赖于提取、转换、(ETL)加载工具或是基于SQL的可视化,那么您的分析平台应该提供更强大的SQL,并且能与除主要供应商提供的工具以外的工具合作。所有现有的SQL编程工具和语言都能无缝地合作,使得用户多年来受益于这些技术来支撑投资和培训工作。市场上领先的BI和可视化工具都是紧密集成的,如Cognos、 Looker、MicroStrategy、Tableau及其他一些工具,当下流行的ETL工具如Informatica、 Talend、 Pentaho等等也是如此。

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拥抱开源架构

通过支持Apache Kafka、Apache Spark、Apache Hadoop、Python等的生态系统友好的架构,Vertica能为用户开源项目提供企业级大数据分析。Vertica SQL on Apache Hadoop提供了在Hadoop数据上执行SQL查询的最快和最适合企业的方法。充分消化在大数据分析市场多年所积累的经验,全面开放平台,充分利用Hadoop集群的力量。用户可以自由地执行分析,不用考虑数据格式或Hadoop的分配使用。

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就地分析,省时省力

在数据库内进行高级分析。根据以往经验来看,查看由分析引擎提供的内置SQL分析函数的深度是很重要的,必须要对提供的SQL分析的种类进行深入分析,更不用说对数据进行分析了。Vertica提供了一套强大且不断增长的高级数据库分析和机器学习功能及算法,无需将信息提取到单独的环境中进行处理,在原地就能完成分析计算,节省不少时间和精力。

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