Exasol Аналитическая база

Exasol - аналитическая база.

Характеристики

• Exasol автоматически (самообучение) создаёт необходимые индексы на основе запросов, решает какие данные загружать в / выгружать из оперативной памяти
• Exasol автоматически применяет алгоритмы компрессии данных на основе анализа того, как данные используются
• Exasol применяет интеллектуальное кэширование результатов повторяющихся запросов
• Быстрые параллельные расчёты (включая count distinct) позволяют не создавать предварительных агрегатов, а работать с самыми детальными транзакционными данными

Архитектура и серверное оборудование

• Горизонтально-масштабируемая Массивно-параллельная обработка (MPP) архитектура, которая позволяет подключать новые мощности по мере необходимости
• Commodity-level серверы для использования в кластере, отсутствие дорогостоящих дисковых стоек/массивов

• In-Memory алгоритмы позволяют обрабатывать большие объемы данных в оперативной памяти, что значительно ускоряет получение результата. Exasol изначально разрабатывалась как система параллельной обработки, без пересечений вычисление на разных НОДах
• Колончатое хранение и компрессия сокращает количество операций ввода-вывода и объем данных, необходимый для обработки в оперативной памяти, а также повышает производительность.

• UDF
• Различные способы развертывания
• Встроенная поддержка языков программирования java, Python, R, Lua и других
• Авто-настройка
• Авто-оптимизация
• Технология Smart Compression
• Работает на стандартных x86 серверах
• Объем данных от 50 GB до сотен TB
• Количество нодовот 1 до 100+

Интеграция данных

• С Hadoop – данные загружаются / используются в Exasol по мере необходимости
• Встроенные средства экстракции данных из источников, для которых имеется jdbc драйвер
• Возможность написания комплексных ETL скриптов, например, на языке Lua

Области использования Exasol

Хранение данных

• «Ускоритель» для существующих хранилищ
• Концентратор и консолидатор - наряду с существующими хранилищами
• Интегральный высокопроизводительный слой (замена существующих хранилищ)

Изучение данных & AI

• Прогнозная аналитика
• Встроенная аналитика
• Полные данные, а не агрегаты
• Ускорениепроцесса обработки данных

Преимущества для бизнес пользователей

• Самообслуживание
• По запросу
• Единая «правда»
• Консолидация данных
• Гибкость - новые варианты использования и новые бизнес-модели

BI Приложения

• Выбор подходящего BI
• Устранение слабых мест в производительности
• Минимизация времени для поиска информации