Untuk banyak perusahaan, gudang data telah berubah dari aset strategis menjadi beban operasional.bersama dengan layanan eksklusif cloud seperti Snowflake, telah memberikan skalabilitas dan kinerja, tetapi dengan mengorbankan vendor lock-in, harga yang tidak terduga, dan keteradaptasi arsitektur yang terbatas.
Karena pengawasan peraturan meningkat dan analisis bertenaga AI menjadi pusat keunggulan kompetitif,organisasi mengevaluasi kembali apakah platform gudang mereka saat ini benar-benar selaras dengan tujuan bisnis jangka panjang.
EDB Postgres® AI (EDB PG AI) mengatasi tantangan ini secara langsung dengan WarehousePG, sebuah open-source, petabyte skala data gudang dibuat untuk mengembalikan kontrol, prediktabilitas,dan kedaulatan data semua tanpa mengorbankan kinerjaDibangun di atas Postgres dan dirancang untuk analisis paralel besar-besaran, WarehousePG menawarkan cara modern untuk membebaskan diri dari sistem yang membatasi sambil memotong total cost of ownership (TCO) hingga 58%.
Open-Source, Petabyte-Scale Analytics dengan Postgres di Intinya
gudang data perusahaan sekarang sedang diperpanjang melampaui batas desain asli mereka. data set ukuran petabyte, kebutuhan penyebaran hibrida, persyaratan kedaulatan data,dan analisis yang didorong oleh AI semua hidup berdampingan di lingkungan produksi yang menuntut kinerja yang luar biasa dan fleksibilitas arsitektur.
Platform kepemilikan tradisional dan gudang cloud-only berjuang untuk memenuhi permintaan ini secara bersamaan, memaksa organisasi untuk melakukan trade-off antara biaya, kontrol, dan fungsionalitas.
EDB Postgres AI for WarehousePG mengisi kesenjangan ini dengan memberikan data warehouse skala petabyte sumber terbuka yang dibangun di atas Postgres.dan penyebaran fleksibel di seluruh lokasi, awan, dan lingkungan hibrida, ini mengatasi keterbatasan sistem warisan dan cloud eksklusif.
Arsitektur: Postgres-Based MPP di Skala
Arsitektur pemrosesan paralel besar-besaran (MPP) WarehousePG memungkinkan untuk meningkatkan skala di ratusan node.mendistribusikan data dan eksekusi kueri di beberapa node segmen, diawasi oleh pusat koordinator node.
Koordinator menangani query parsing, optimasi, dan perencanaan eksekusi.yang beroperasi secara paralel pada partisi data lokal mereka. Pendekatan ini memungkinkan WarehousePG untuk secara efisien menjalankan kueri analitis yang kompleks termasuk gabungan besar, agregasi, fungsi jendela, dan transformasi di seluruh petabyte skala dataset.
Arsitektur ini menghilangkan kemacetan yang melekat pada basis data monolitik sambil mempertahankan kompatibilitas SQL penuh dengan Postgres, sangat mengurangi kurva pembelajaran untuk tim data yang ada.
Kinerja yang dapat diprediksi tanpa pembatasan kepemilikan
Tidak seperti gudang berbasis cloud yang bergantung pada harga berbasis konsumsi dan manajemen sumber daya yang tidak transparan, WarehousePG menawarkan perilaku beban kerja yang deterministik dan kinerja yang konsisten.Alokasi sumber daya dan eksekusi kueri sepenuhnya dikendalikan dalam cluster, memastikan waktu respons yang stabil bahkan di bawah beban kerja analisis campuran.
Sebagai solusi berlisensi Apache 2.0 yang dibangun di atas Postgres open-source, WarehousePG membebaskan perusahaan dari format penyimpanan eksklusif dan mesin eksekusi yang dikendalikan vendor.,portabel, dan dapat digunakan di mana pun organisasi membutuhkannya di lokasi untuk kepatuhan peraturan, di cloud publik untuk elastisitas, atau dalam pengaturan hibrida untuk optimalisasi biaya.
Kemandirian arsitektur ini, dikombinasikan dengan penetapan harga berbasis inti EDB,memungkinkan pengurangan hingga 58% dalam TCO terutama untuk organisasi yang bermigrasi dari platform proprietari yang mahal atau gudang cloud yang tidak dapat diprediksi.
Hybrid Storage dan Akses SQL ke Data Lakes
Lingkungan analitis modern semakin tersebar di beberapa tingkat penyimpanan.yang memungkinkan akses SQL langsung ke data eksternal yang disimpan di toko objek dan sistem file terdistribusi, seperti Amazon S3 dan Hadoop Distributed File System (HDFS).
Dengan PXF, insinyur data dapat menanyakan format seperti Parquet, AVRO, JSON, dan CSV tanpa menyalin data ke gudang.Hal ini secara signifikan mengurangi kompleksitas ETL dan redundansi penyimpanan sementara memungkinkan strategi hibrida: kumpulan data yang sering diakses tinggal di penyimpanan kinerja tinggi WarehousePG, sementara data yang jarang digunakan berada di penyimpanan objek berbiaya rendah.
Dari sudut pandang teknis, pendekatan ini melestarikan semantik SQL di berbagai lapisan penyimpanan, memungkinkan tim analitik untuk bekerja dengan satu model data logis.
Pengambilan waktu nyata dengan FlowServer
Pipeline batch-only tidak lagi cukup untuk banyak kasus penggunaan analitis.
FlowServer mendukung streaming acara throughput tinggi dari platform seperti Apache Kafka dan RabbitMQ, memungkinkan kasus penggunaan seperti analisis operasional, deteksi penipuan, dan pemantauan real-time.Dengan menelan data streaming langsung ke gudang, organisasi menghilangkan latensi antara sistem operasional dan wawasan analitis.
Arsitektur ini memungkinkan beban kerja streaming dan batch hidup berdampingan dalam platform analisis yang sama, menyederhanakan infrastruktur dan mengurangi pergerakan data.
AI, ML, dan Pemrosesan Vektor dalam Database
Fitur utama EDB Postgres AI for WarehousePG adalah dukungannya untuk analisis dalam basis data dan AI, menghilangkan kebutuhan untuk memindahkan set data besar ke platform pembelajaran mesin (ML) eksternal.
WarehousePG mengintegrasikan MADlib untuk pembelajaran mesin berbasis SQL, memungkinkan pengguna untuk melatih dan mencetak model langsung di dalam database menggunakan struktur relasional yang akrab.platform mendukung kerangka kerja Python ML dalam database, memungkinkan para ilmuwan data untuk beroperasi dalam skala tanpa mengekspor data.
Dukungan vektor asli melalui ekstensi pgvector memungkinkan pencarian kesamaan, pencarian semantik, dan beban kerja generasi peningkatan pengambilan (RAG) langsung di gudang.Kemampuan ini menjadi semakin penting untuk aplikasi berbasis AI yang menggabungkan data perusahaan terstruktur dengan konten yang tidak terstruktur seperti dokumen dan log.
Dengan memusatkan data, analisis, dan AI, WarehousePG mengurangi kompleksitas pipa dan mempercepat waktu untuk wawasan.
Ketersediaan Tinggi dan Kesiapan Perusahaan
WarehousePG dirancang untuk keandalan tingkat produksi. ketersediaan tinggi dicapai melalui koordinator siaga, memastikan operasi tanpa gangguan jika koordinator utama gagal.Toleransi kesalahan tingkat segmen memungkinkan beban kerja untuk terus berjalan bahkan ketika node individu tidak tersedia.
Fitur perusahaan termasuk manajemen beban kerja, penjadwalan kueri yang dapat diprediksi, dan pengamatan yang komprehensif, memastikan operasi yang stabil di bawah permintaan analitis yang tinggi.
Yang penting, organisasi mendapatkan akses ke dukungan 24/7 dari ahli EDB's Postgres, menjembatani kesenjangan antara fleksibilitas open source dan kebutuhan operasional perusahaan.
Migrasi Tanpa Gangguan
Untuk organisasi yang memodernisasi dari platform analitik lama, WarehousePG menawarkan jalur berisiko rendah ke depan. beban kerja Greenplum yang ada dapat bermigrasi melalui pertukaran biner,memungkinkan modernisasi yang cepat tanpa menulis ulang pertanyaan atau melatih kembali tim. Paritas SQL yang tinggi juga menyederhanakan migrasi dari gudang data proprietari berbasis SQL lainnya.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan untuk memodernisasi secara bertahap, menjaga kontinuitas bisnis sambil mendapatkan kembali kendali atas tumpukan analitik mereka.
Membangun Kembali Gudang untuk Analisis Modern
EDB PG AI for WarehousePG membuktikan bahwa analisis skala petabyte, kesiapan AI, dan kedaulatan data tidak memerlukan platform proprietari atau penguncian cloud.Skalabilitas MPP, penyimpanan hibrida, konsumsi real-time, dan kemampuan AI dan ML dalam basis data, WarehousePG memberikan dasar yang kuat secara teknis untuk analisis perusahaan modern.
Untuk organisasi yang mencari gudang data yang memprioritaskan kontrol arsitektur, kinerja yang dapat diprediksi, dan ekonomi open source, WarehousePG menawarkan alternatif yang menarik dan tahan terhadap masa depan.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Direktur Strategi Global
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Situs web: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Fokus Bisnis:
Distribusi Produk ICT/Integrasi Sistem & Layanan/Solusi Infrastruktur
Dengan 20+ tahun pengalaman distribusi TI, kami bermitra dengan merek global terkemuka untuk memberikan produk yang dapat diandalkan dan layanan profesional.
¢Menggunakan Teknologi untuk Membangun Dunia yang Cerdas ¢Penyedia Layanan Produk ICT yang Anda Percayai!
Pesan Anda harus antara 20-3.000 karakter!
Indonesian
