Teradata 采取更大的方法处理大数据

继续扩展其大数据信息管理和分析技术以满足不断增长的需求。 我去年的分析 讨论了 继续扩展其大数据信息管理和分析技术以满足不断增长的需求。 我去年的分析 讨论了 在其分布式计算和数据架构的背景下处理大数据的方法。我最近在一年一度的 分析师峰会上了解到该公司的战略和产品的最新情况。 我们的大数据分析研究 发现,对大数据采取广泛的方法是明智的:四分之三的组织希望分析能够访问所有来源的数据,而不仅仅是特定于大数据的数据。这种包容性方法是 在管理数据和分析的访问、存储和使用方面设计的架构和技术方法。 改进了其数据仓库设备和数据库技术,将内存和分布式计算与 其他数据库和 统一在一个架构中;这使它能够走向大数据市场的中心舞台。根据 分析师和使用 统一数据架构据的业务用户的使用特征提供最佳的数据可访问性。还引入了 技术,该技术跨多个来源虚拟化分布式访问和数据处理,包括 系列设包括 在内的其他数据库和包括内的数据源、 甚至 R 语言。

可以在其 UDA 中提供通过

并行处理数据和分析的下推处理,包括来自 的数据。 数据虚拟化层可以根据需要动态访问数据和计算分析,使其用途广泛,可以满足范围不断扩大的大数据需求。 通过与 的战略关系拥抱了。它的商业发行版 最近发布了其中 包含许多组件。还有一个 这是它的第四代机器,包括以前集成和配置的软件以及硬件和服务保它成为其产品组合的统一组成部分,这是必不可少的,因为 仍处于成熟阶段,尚未准备好在完全托管和可 数据库 扩展的环境中运行。 更多阅读 中国会计准则委员会 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 利用数据发现您的商业模式中的缺点 增强了 其现有的特定于工作负载的设备组合. 它包括集成大数据平台 可处理高达 234 PB 的数据;集成数据仓库 可处理高达 的可扩展数据仓库,以及 用于平衡活动数据仓库。每个设备都针对企业级需求进行配置,可在多系统环境中工作,并支持平衡和转移具有高可用性和灾难恢复的工作负载。

数据库

它们以各种比例提供

包括磁盘、阵列和节点,这使得它们特别适合企业使用。这些设备运行带有 智能内存的 数据库版本 15,并通过集成的工作负载管理进行互操作。在虚拟数据仓库中,设备可以提供最大的计算能力,繁重工作的容量和并发用户潜力。支持特定工作负载平台的分布式管理和操作,以高效地使用数据资产。现在在 BSB 目录 移动和加载数据方面更加稳健一家小公司收购了这款产品;它使用当今数据集成技术中常见的方法,并且可以通过新的 访问点轻松提供数据。该产品可以帮助尚未承诺使用 及其技术路线图的组织,该路线图建议使用务应用程序的数据和分析处理。对于其他迁移到 的人可以为现有 应用程序提供临时支持。示法 集成,以支持无模式和半结构化的面向文档的数据库。随着越来越多的应用程序需要高效地存储和访问数据,已成为一种重要的工具。数据库最近变得越来越流行:在我们的大数据分析研究中的组织目前正在使用它们,20% 计划在两年内使用它们,另有 23% 正在评估。


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