Birçok işletme için veri ambarı stratejik bir varlıktan operasyonel bir yüke dönüştü. Teradata gibi uzun süredir devam eden tescilli platformlar ve Snowflake gibi buluta özel hizmetler ölçeklenebilirlik ve performans sağladı; ancak bu, satıcıya bağlılık, öngörülemeyen fiyatlandırma ve kısıtlı mimari uyarlanabilirlik pahasına oldu.
Düzenleyici incelemeler yoğunlaştıkça ve yapay zeka destekli analizler rekabet avantajı açısından merkezi hale geldikçe, kuruluşlar mevcut depo platformlarının uzun vadeli iş hedefleriyle gerçekten uyumlu olup olmadığını yeniden değerlendiriyor.
EDB Postgres® AI (EDB PG AI), performanstan ödün vermeden kontrolü, öngörülebilirliği ve veri egemenliğini yeniden sağlamak için tasarlanmış açık kaynaklı, petabayt ölçekli bir veri ambarı olan WarehousePG ile bu zorlukların doğrudan üstesinden gelir. Postgres üzerine inşa edilen ve devasa paralel analizler için tasarlanan WarehousePG, toplam sahip olma maliyetini (TCO) %58'e kadar azaltırken kısıtlayıcı sistemlerden kurtulmanın modern bir yolunu sunar.
Merkezinde Postgres'in Bulunduğu Açık Kaynaklı, Petabayt Ölçekli Analitik
Kurumsal veri ambarları artık orijinal tasarım sınırlarının ötesine geçiyor. Petabayt boyutunda veri kümeleri, hibrit dağıtım ihtiyaçları, veri egemenliği gereksinimleri ve yapay zeka odaklı analizlerin tümü, hem olağanüstü performans hem de mimari esneklik gerektiren üretim ortamlarında bir arada bulunur.
Geleneksel tescilli platformlar ve yalnızca buluttan oluşan depolar bu talepleri aynı anda karşılamakta zorluk çekiyor ve kuruluşları maliyet, kontrol ve işlevsellik arasında denge kurmaya zorluyor.
EDB Postgres AI for WarehousePG, Postgres üzerine kurulu, tamamen açık kaynaklı, petabayt ölçeğinde bir veri ambarı sunarak bu boşluğu dolduruyor. Yüksek performanslı analizler, veritabanı içi yapay zeka ve şirket içi, bulut ve hibrit ortamlarda esnek dağıtım için tasarlanan bu ürün, eski ve buluta özel sistemlerin sınırlamalarını ele alır.
Mimari: Uygun Ölçekte Postgres Tabanlı MPP
WarehousePG'nin devasa paralel işleme (MPP) mimarisi, yüzlerce düğüme ölçeklendirilmesine olanak tanır. Tek sunuculu ölçek büyütme modeline güvenmek yerine, hem verileri hem de sorgu yürütmeyi, merkezi bir koordinatör düğümü tarafından denetlenen birden fazla segment düğümüne dağıtır.
Koordinatör sorgu ayrıştırma, optimizasyon ve yürütme planlamasını yönetir. Sorgu planı sonlandırıldığında görevler, yerel veri bölümlerinde paralel olarak çalışan segmentlere dağıtılır. Bu yaklaşım, WarehousePG'nin petabayt ölçekli veri kümelerinde büyük birleştirmeler, toplamalar, pencere işlevleri ve dönüşümler dahil olmak üzere karmaşık analitik sorguları verimli bir şekilde çalıştırmasına olanak tanır.
Bu mimari, Postgres ile tam SQL uyumluluğunu korurken, monolitik veritabanlarının doğasında olan darboğazları ortadan kaldırır ve mevcut veri ekiplerinin öğrenme eğrisini büyük ölçüde azaltır.
Tescilli Kısıtlamalar Olmadan Tahmin Edilebilir Performans
Tüketime dayalı fiyatlandırma ve şeffaf olmayan kaynak yönetimine dayanan bulut tabanlı depoların aksine WarehousePG, belirleyici iş yükü davranışı ve tutarlı performans sunar. Kaynak tahsisi ve sorgu yürütme, küme içinde tamamen kontrol edilir; böylece karışık analitik iş yükleri altında bile istikrarlı yanıt süreleri sağlanır.
Açık kaynaklı Postgres üzerine kurulu Apache 2.0 lisanslı bir çözüm olan WarehousePG, işletmeleri özel depolama formatlarından ve satıcı tarafından kontrol edilen yürütme motorlarından kurtarır. Veriler, kuruluşun ihtiyaç duyduğu her yerde (mevzuata uygunluk için şirket içinde, esneklik için genel bulutta veya maliyet optimizasyonu için hibrit kurulumlarda) tamamen erişilebilir, taşınabilir ve dağıtılabilir durumda kalır.
Bu mimari bağımsızlık, EDB'nin çekirdek tabanlı fiyatlandırmasıyla birleştiğinde, özellikle yüksek maliyetli özel platformlardan veya öngörülemeyen bulut depolarından geçiş yapan kuruluşlar için TCO'da %58'e varan oranda azalma sağlar.
Hibrit Depolama ve Data Lake'lere SQL Erişimi
Modern analitik ortamlar giderek birden fazla depolama katmanına yayılıyor. WarehousePG bu sorunu, Amazon S3 ve Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) gibi nesne depolarında ve dağıtılmış dosya sistemlerinde depolanan harici verilere doğrudan SQL erişimi sağlayan Platform Uzantı Çerçevesi (PXF) aracılığıyla ele alıyor.
PXF ile veri mühendisleri, verileri depoya kopyalamadan Parquet, AVRO, JSON ve CSV gibi formatları sorgulayabilir. Bu, hibrit bir "sıcak ve soğuk veri" stratejisini etkinleştirirken ETL karmaşıklığını ve depolama yedekliliğini önemli ölçüde azaltır: sık erişilen veri kümeleri WarehousePG'nin yüksek performanslı depolamasında kalırken, seyrek kullanılan veriler düşük maliyetli nesne depolamasında bulunur.
Teknik açıdan bakıldığında bu yaklaşım, çeşitli depolama katmanlarında SQL semantiğini koruyarak analiz ekiplerinin tek bir mantıksal veri modeliyle çalışmasına olanak tanır.
FlowServer ile Gerçek Zamanlı Alım
Yalnızca toplu işlem hatları artık birçok analitik kullanım durumu için yeterli değil. WarehousePG, gerçek zamanlı ve gerçek zamanlıya yakın veri alımı için özel bir FlowServer bileşeni içerir.
FlowServer, Apache Kafka ve RabbitMQ gibi platformlardan yüksek verimli olay akışını destekleyerek operasyonel analitik, sahtekarlık tespiti ve gerçek zamanlı izleme gibi kullanım senaryolarını mümkün kılar. Akış verilerini doğrudan depoya alarak kuruluşlar, operasyonel sistemler ile analitik öngörüler arasındaki gecikmeyi ortadan kaldırır.
Bu mimari, akış ve toplu iş yüklerinin aynı analitik platformda bir arada bulunmasına olanak tanıyarak altyapıyı basitleştirir ve veri hareketini azaltır.
Veritabanı İçi Yapay Zeka, ML ve Vektör İşleme
EDB Postgres AI for WarehousePG'nin önemli bir özelliği, büyük veri kümelerini harici makine öğrenimi (ML) platformlarına taşıma ihtiyacını ortadan kaldıran veritabanı içi analitik ve yapay zeka desteğidir.
WarehousePG, SQL tabanlı makine öğrenimi için MADlib'i entegre ederek kullanıcıların tanıdık ilişkisel yapıları kullanarak modelleri doğrudan veritabanı içinde eğitmesine ve puanlamasına olanak tanır. Daha gelişmiş kullanım örnekleri için platform, veritabanı içi Python ML çerçevelerini destekleyerek veri bilimcilerinin verileri dışa aktarmadan geniş ölçekte çalışmasına olanak tanır.
Pgvector uzantısı aracılığıyla yerel vektör desteği, doğrudan depo içinde benzerlik arama, anlamsal arama ve almayla artırılmış oluşturma (RAG) iş yüklerine olanak tanır. Bu yetenek, yapılandırılmış kurumsal verileri belgeler ve günlükler gibi yapılandırılmamış içerikle birleştiren yapay zeka odaklı uygulamalar için giderek daha kritik hale geliyor.
WarehousePG, verileri, analitiği ve yapay zekayı merkezileştirerek işlem hattı karmaşıklığını azaltır ve içgörü elde etme süresini hızlandırır.
Yüksek Kullanılabilirlik ve Kurumsal Hazırlık
WarehousePG, üretim düzeyinde güvenilirlik için tasarlanmıştır. Yedek koordinatör sayesinde yüksek kullanılabilirlik elde edilir ve birincil koordinatörün arızalanması durumunda kesintisiz çalışma sağlanır. Segment düzeyinde hata toleransı, bireysel düğümler kullanılamadığında bile iş yüklerinin çalışmaya devam etmesine olanak tanır.
Kurumsal özellikler arasında iş yükü yönetimi, öngörülebilir sorgu planlaması ve kapsamlı gözlemlenebilirlik yer alır ve yoğun analitik talep altında istikrarlı çalışmayı garanti eder.
En önemlisi, kuruluşlar EDB'nin Postgres uzmanlarından 7/24 destek alarak açık kaynak esnekliği ile kurumsal operasyonel ihtiyaçlar arasındaki boşluğu dolduruyor.
Kesintisiz Geçiş
WarehousePG, eski analitik platformlardan modernleştirme yapan kuruluşlar için düşük riskli bir ilerleme yolu sunar. Mevcut Greenplum iş yükleri, ikili takas aracılığıyla taşınabilir; bu, sorguların yeniden yazılmasına veya ekiplerin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan hızlı modernizasyona olanak tanır. Yüksek SQL eşliği aynı zamanda diğer SQL tabanlı özel veri ambarlarından geçişleri de kolaylaştırır.
Bu yaklaşım, işletmelerin aşamalı olarak modernleşmesine, iş sürekliliğini korurken analitik yığınları üzerinde kontrolü yeniden kazanmalarına olanak tanır.
Modern Analitik için Deponun Yeniden İnşası
WarehousePG için EDB PG AI, petabayt ölçekli analizlerin, yapay zeka hazırlığının ve veri egemenliğinin özel platformlar veya bulut bağımlılığı gerektirmediğini kanıtlıyor. Postgres uyumluluğunu, MPP ölçeklenebilirliğini, hibrit depolamayı, gerçek zamanlı alımı ve veritabanı içi yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerini birleştiren WarehousePG, modern kurumsal analitik için teknik açıdan sağlam bir temel sunar.
WarehousePG, mimari kontrolü, öngörülebilir performansı ve açık kaynak ekonomisini ön planda tutan bir veri ambarı arayan kuruluşlar için ilgi çekici, geleceğe yönelik bir alternatif sunar.
Pekin Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Küresel Strateji Direktörü
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-posta: yangyd@qianxingdata.com
Web sitesi: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
İş Odağı:
BİT Ürün Dağıtımı/Sistem Entegrasyonu ve Hizmetleri/Altyapı Çözümleri
20 yılı aşkın BT dağıtım deneyimimizle, güvenilir ürünler ve profesyonel hizmetler sunmak için önde gelen küresel markalarla ortaklık yapıyoruz.
“Akıllı Bir Dünya İnşa Etmek İçin Teknolojiyi Kullanmak”Güvenilir BİT Ürün Servis Sağlayıcınız!
Mesajınız 20-3.000 karakter arasında olmalıdır!
Turkish
