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AtScale通過新版本加速數據訪問

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  • 2020-01-21 19:41:25

為了加快公司龐大數據庫的訪問速度,數據倉庫虛擬化公司AtScaleInc.今天更新了其旗艦產品AdaptiveAnalytics平臺。

AtScale的平臺是Hadoop集群和其他后端數據存儲(如Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift和Micros of tAzure SQL數據倉庫)的抽象層。該技術使這些數據存儲更容易被Excel電子表格和Tableau軟件公司的可視化工具等一系列商業智能應用所訪問,而不需要復雜的“提取、轉換和加載”過程。

從本質上講,AtScale所做的是讓公司很容易進入他們的數據湖和倉庫,這些數據湖和倉庫是通常用于業務分析的結構化和非結構化數據的存儲庫,并從這些信息中收集洞察力。使用AtScale的自適應分析平臺,公司可以構建分析模型,將任何支持的BI工具連接到上述任何數據存儲。

AtScale還利用其自適應緩存查詢加速技術提高了這些工具的性能,該技術能夠實時分析查詢模式,以優化響應。它通過攔截查詢并將它們重寫到包括語義模型、治理規則和數據譜系映射的公共元數據存儲庫來工作。自適應緩存創建匯總表,機器學習算法生成“智能聚合”,根據歷史活動預測未來的查詢。

AtScale首席執行官克里斯·林奇(圖)在去年8月對SiliconANGLE的移動直播工作室CUBE的采訪中更多地談到了該公司的平臺如何讓商業智能獲取數據:

新的Adaptive Analytics2020.1版本引入了一種新的“多源智能數據模型”,使用戶可以在不復制或轉換其現有數據結構的情況下創建邏輯數據模型。該公司表示,這有助于加快查詢時間,方法是以“及時”的方式組裝所需的數據,并為隨后的工作負載保持加速結構。

新的版本還具有“自我優化查詢加速結構”的功能,通過在加速結構的創建中包含額外的數據來工作。這有助于緩解查詢規劃中的“最低公分母”方法,該方法涉及大量人工數據提供和移動。

該公司表示:“AtScale的自主數據工程自動確定必要的結構及其最佳位置。

另一個亮點是新的“虛擬立方體目錄”功能,據說它通過新的數據譜系和元數據搜索功能來加快發現時間,這些功能可以本地集成到現有的數據目錄中。

AtScale說,有了這些新功能,它的最新基準測試表明,它能夠將查詢性能提高10倍,用戶并發性提高60倍,降低成本10倍。

文塔納研究公司(Ventana Research)高級副總裁兼研究總監大衛?門寧格(David Menninger)表示:“AtScale的最新發布通過將當今混合云和多云數據平臺的數據工程任務自動化,更容易實現關鍵大數據分析的規模和性能。

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