Voor veel bedrijven is het data warehouse veranderd van een strategische activiteit in een operationele last.Samen met cloud-exclusieve diensten zoals Snowflake, hebben schaalbaarheid en prestaties geleverd, maar ten koste van vendor-lock-in, onvoorziene prijzen en beperkte architectonische aanpasbaarheid.
Naarmate de toezichthouders zich intensiveren en AI-gedreven analyses centraal staan voor concurrentievoordeel,Organisaties evalueren opnieuw of hun huidige magazijnplatforms echt aansluiten bij de zakelijke doelstellingen op lange termijn.
EDB Postgres® AI (EDB PG AI) gaat deze uitdagingen aan met WarehousePG, een open source data warehouse op petabyte schaal dat is ontworpen om controle, voorspelbaarheid,en soevereiniteit van de gegevens zonder afbreuk te doen aan de prestatiesGebouwd op Postgres en ontworpen voor massieve parallelle analyses, biedt WarehousePG een moderne manier om zich te bevrijden van restrictieve systemen, terwijl de totale eigendomskosten (TCO) met tot 58% worden verlaagd.
Open-source, Petabyte-scale Analytics met Postgres als kern
Ondernemingsdata warehouses worden nu uitgebreid buiten hun oorspronkelijke ontwerp grenzen.en AI-gedreven analytics allemaal naast elkaar bestaan in productieomgevingen die zowel uitzonderlijke prestaties als architectonische flexibiliteit vereisen.
Traditionele eigen platforms en cloud-only warehouses worstelen om tegelijkertijd aan deze eisen te voldoen, waardoor organisaties gedwongen worden om een compromis te sluiten tussen kosten, controle en functionaliteit.
EDB Postgres AI for WarehousePG vult deze kloof door een volledig open source, petabyte-schaal data warehouse te leveren gebouwd op Postgres.en flexibele inzet in verschillende bedrijfslokalenHet programma is gericht op het ontwikkelen van nieuwe technologieën voor de cloud en hybride omgevingen, en behandelt de beperkingen van legacy- en cloud-exclusieve systemen.
Architectuur: Postgres-gebaseerde MPP op schaal
WarehousePG's massaal parallelle verwerking (MPP) architectuur maakt het mogelijk om te schalen over honderden knooppunten.het verspreidt zowel gegevens als query-uitvoering over meerdere segmentknooppunten, onder toezicht van een centraal coördinatorknooppunt.
De coördinator zorgt voor query parsing, optimalisatie en uitvoeringsplanning.die parallel werken op hun lokale gegevenspartitiesDeze aanpak stelt WarehousePG in staat om complexe analytische query's efficiënt uit te voeren, waaronder grote joints, aggregaties, vensterfuncties en transformaties, over petabyte-schaal datasets.
Deze architectuur elimineert de inherente knelpunten van monolithische databases terwijl volledige SQL-compatibiliteit met Postgres wordt behouden, waardoor de leercurve voor bestaande data teams sterk wordt verminderd.
Voorspelbare prestaties zonder eigendomsbeperkingen
In tegenstelling tot cloud-native warehouses die afhankelijk zijn van op consumptie gebaseerde prijzen en ondoorzichtig resource management, biedt WarehousePG een deterministisch werklastgedrag en consistente prestaties.De toewijzing van middelen en de uitvoering van query's worden volledig gecontroleerd binnen het cluster, waardoor zelfs bij gemengde analytische werkbelastingen stabiele reactietijden worden gewaarborgd.
Als een Apache 2.0-licentie oplossing gebouwd op open source Postgres, WarehousePG bevrijdt bedrijven van eigen opslagformaten en leverancier-gecontroleerde uitvoeringsmotoren.,Het programma is draagbaar en kan worden ingezet waar de organisatie het nodig heeft: on-premises voor naleving van regelgeving, in de publieke cloud voor flexibiliteit of in hybride installaties voor kostenoptimalisatie.
Deze architectonische onafhankelijkheid, gecombineerd met de kernprijsstelling van de EDBHet maakt een vermindering van de totale kosten van het bedrijf tot 58% mogelijk, vooral voor organisaties die migreren van dure eigen platforms of onvoorspelbare cloud-warehouses.
Hybride opslag en SQL-toegang tot data-lakes
Moderne analytische omgevingen zijn steeds meer verspreid over meerdere opslagniveaus.die directe SQL-toegang tot externe gegevens die zijn opgeslagen in objectopslagplaatsen en gedistribueerde bestandssystemen mogelijk maakt, zoals Amazon S3 en Hadoop Distributed File System (HDFS).
Met PXF kunnen data-ingenieurs formats zoals Parquet, AVRO, JSON en CSV query zonder data in het magazijn te kopiëren.Dit vermindert aanzienlijk de complexiteit van ETL en de redundantie van opslag, terwijl een hybride warme en koude gegevensstrategie mogelijk wordt gemaakt.: frequent geopende datasets blijven in de hoogwaardige opslag van WarehousePG, terwijl zelden gebruikte gegevens in goedkope objectopslag blijven.
Vanuit technisch oogpunt behoudt deze aanpak SQL-semantiek over verschillende opslaglagen, waardoor analytics-teams kunnen werken met een enkel logisch datamodel.
Real-time inname met FlowServer
Voor veel analytische toepassingsgevallen zijn alleen batch-pipelines niet meer voldoende.
FlowServer ondersteunt high-throughput event streaming van platforms zoals Apache Kafka en RabbitMQ, waardoor gebruiksgevallen zoals operationele analyse, fraude detectie en real-time monitoring mogelijk zijn.Door het streamen van gegevens rechtstreeks in het magazijn, organisaties latentie tussen operationele systemen en analytische inzichten elimineren.
Deze architectuur maakt het mogelijk dat streaming- en batchworkloads naast elkaar bestaan binnen hetzelfde analytisch platform, waardoor de infrastructuur wordt vereenvoudigd en het gegevensverkeer wordt verminderd.
In-database AI, ML en vectorverwerking
Een belangrijk kenmerk van EDB Postgres AI for WarehousePG is de ondersteuning voor in-database-analyse en AI, waardoor de noodzaak om grote datasets te verplaatsen naar externe machine learning (ML) platforms wordt weggenomen.
WarehousePG integreert MADlib voor SQL-gebaseerd machine learning, waardoor gebruikers modellen rechtstreeks in de database kunnen trainen en scoren met behulp van vertrouwde relationele structuren.het platform ondersteunt in-database Python ML frameworks, waardoor datawetenschappers op grote schaal kunnen werken zonder data te exporteren.
Native vectorondersteuning via de pgvector-extensie maakt vergelijkingszoeken, semantische zoekopdrachten en workloads voor terugvordering-vergrote generatie (RAG) rechtstreeks in het warehouse mogelijk.Deze mogelijkheid wordt steeds belangrijker voor AI-gedreven toepassingen die gestructureerde bedrijfsgegevens combineren met ongestructureerde inhoud zoals documenten en logs..
Door data, analytics en AI te centraliseren, vermindert WarehousePG de complexiteit van de pijplijn en versnelt de tijd tot inzicht.
Hoge beschikbaarheid en bedrijfsbereidheid
WarehousePG is ontworpen voor productiegraad betrouwbaarheid.Hoge beschikbaarheid wordt bereikt door een standby coördinator, waardoor ononderbroken werking wordt gewaarborgd als de primaire coördinator faalt.Faltolerantie op segmentniveau stelt workloads in staat om te blijven draaien, zelfs wanneer individuele knooppunten niet beschikbaar zijn.
Ondernemingsfuncties omvatten workloadmanagement, voorspelbare queryplanning en uitgebreide waarneembaarheid, die zorgen voor een stabiele werking onder zware analytische vraag.
Belangrijk is dat organisaties 24/7 toegang krijgen tot ondersteuning van EDB's Postgres-experts, waardoor de kloof tussen open source-flexibiliteit en bedrijfsbehoeften wordt overbrugd.
Ononderbroken migratie
Voor organisaties die van legacy analytische platforms moderniseren, biedt WarehousePG een risicovol pad naar voren.een snelle modernisering mogelijk maken zonder vragen te herschrijven of teams te heropleiden. Hoge SQL-pariteit vereenvoudigt ook migraties van andere op SQL gebaseerde eigen data warehouses.
Deze aanpak stelt ondernemingen in staat om zich stapsgewijs te moderniseren, waarbij de bedrijfscontinuïteit behouden blijft en tegelijkertijd de controle over hun analytics stack wordt heroverd.
Het pakhuis voor moderne analyses herbouwen
EDB PG AI voor WarehousePG bewijst dat petabyte-schaal analyses, AI-bereidheid en gegevenssoevereiniteit geen eigen platforms of cloud-lock-in vereisen.MPP-scalabiliteitWarehousePG biedt een technisch robuuste basis voor moderne enterprise analytics.
Voor organisaties die op zoek zijn naar een datawarehouse dat architectuurcontrole, voorspelbare prestaties en open source-economie prioriteit geeft, biedt WarehousePG een aantrekkelijk, toekomstbestendig alternatief.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, directeur Global Strategy
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Zaken:
Distributie van ICT-producten/Systeemintegratie en diensten/Infrastructuuroplossingen
Met meer dan 20 jaar IT-distributie-ervaring werken we samen met toonaangevende wereldwijde merken om betrouwbare producten en professionele diensten te leveren.
Technologie gebruiken om een intelligente wereld te bouwenUw betrouwbare ICT-productdienstverlener!
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
Dutch
