بالنسبة للعديد من الشركات، تحول مستودع البيانات من أصل استراتيجي إلى عبء تشغيلي.جنبا إلى جنب مع الخدمات السحابية الحصرية مثل نكهة الثلج، قدمت قابلية التوسع والأداء ولكن على حساب المورد القفل في، التسعير غير المتوقع، والقدرة المهندسية المحدودة على التكيف.
مع تكثيف التدقيق التنظيمي والتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي تصبح مركزية للميزة التنافسيةتقوم المنظمات بإعادة تقييم ما إذا كانت منصات المستودعات الحالية تتوافق حقا مع أهداف الأعمال طويلة الأجل.
EDB Postgres® AI (EDB PG AI) تتعامل مع هذه التحديات مباشرة مع WarehousePG، مخزن بيانات مفتوح المصدر على نطاق بيتابايت مصمم لاستعادة التحكم والقدرة على التنبؤو سيادة البيانات كل ذلك دون المساس بالأداءمبني على Postgres ومصمم لتحليلات موازية ضخمة، ويقدم WarehousePG طريقة حديثة للتحرر من الأنظمة المقيدة مع خفض إجمالي تكلفة الملكية (TCO) بنسبة تصل إلى 58٪.
تحليلات مفتوحة المصدر على نطاق بيتابايت مع Postgres في جوهرها
مستودعات البيانات المؤسسية تمتد الآن إلى ما وراء حدود تصميمها الأصليوالتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي تتعايش معًا في بيئات الإنتاج التي تتطلب أداءً استثنائيًا ومرونة معمارية.
تناضل المنصات الملكية التقليدية والمستودعات المستندة فقط إلى السحابة لتلبية هذه المتطلبات في وقت واحد، مما يجبر المنظمات على التوازن بين التكلفة والتحكم والوظائف.
EDB Postgres AI for WarehousePG يملأ هذه الفجوة من خلال تقديم مستودع بيانات مفتوح المصدر بالكامل على نطاق بيتابايت مبني على Postgres. تم تصميمه لتحليلات عالية الأداء ، في قاعدة البياناتونشر مرن عبر المواقع، السحابة، والبيئات الهجينة، فإنه يعالج قيود النظم القديمة والسحابة حصرا.
الهندسة المعمارية: MPP على أساس Postgres على النطاق
تتيح لهندسة المعالجة المتوازية الضخمة (MPP) في WarehousePG التوسع عبر مئات العقد. بدلاً من الاعتماد على نموذج تنمية مستوى خادم واحد،يقوم بتوزيع كل من البيانات وتنفيذ الاستفسار عبر عقد قطاع متعددة، تحت إشراف عقدة منسقة مركزية.
يتولى المنسق تحليل الاستفسار ، والتحسين ، وتخطيط التنفيذ. بمجرد إتمام خطة الاستفسار ، يتم توزيع المهام على القطاعات ،التي تعمل بالتوازي على قسمات البيانات المحليةهذا النهج يسمح لـ WarehousePG بتشغيل استفسارات تحليلية معقدة بكفاءة بما في ذلك المقاطعات الكبيرة والجمعيات ووظائف النوافذ والتحولات عبر مجموعات البيانات على نطاق بيتابايت.
هذه الهندسة المعمارية تقضي على اختناقات القواعد البيانية الموحدة مع الحفاظ على التوافق الكامل بين SQL و Postgres ، مما يقلل إلى حد كبير من منحنى التعلم لفرق البيانات الحالية.
أداء يمكن التنبؤ به دون قيود خاصة
على عكس المستودعات السحابية التي تعتمد على التسعير القائم على الاستهلاك وإدارة الموارد غير الشفافة ، تقدم WarehousePG سلوك حمولة العمل الحتمي والأداء المتسق.يتم التحكم بالكامل في تخصيص الموارد وتنفيذ الاستفسارات داخل المجموعةلضمان أوقات استجابة ثابتة حتى تحت أحمال العمل التحليلية المختلطة.
باعتبارها حلًا مرخصًا لـ Apache 2.0 مبنيًا على Postgres مفتوح المصدر ، يحرر WarehousePG الشركات من تنسيقات التخزين الملكية ومحركات التنفيذ التي يسيطر عليها البائع. تبقى البيانات متاحة بالكامل,محمولة، وقابلة للتنفيذ أينما كانت المنظمة بحاجة إليها على الموقع للامتثال التنظيمي، في السحابة العامة للمرونة، أو في الإعدادات الهجينة لتحسين التكاليف.
هذه الاستقلالية المعمارية، جنبا إلى جنب مع التسعير القائم على أساس EDB،يسمح بتخفيض تكلّف التشغيل بنسبة تصل إلى 58٪، خاصة بالنسبة للمؤسسات التي تنتقل من منصات خاصة باهظة التكلفة أو مستودعات السحابة غير المتوقعة.
التخزين الهجين و SQL الوصول إلى بحيرات البيانات
يتم نشر البيئات التحليلية الحديثة بشكل متزايد عبر مستويات تخزين متعددة. تتناول WarehousePG هذا من خلال إطار توسيع المنصة (PXF) ،الذي يتيح الوصول المباشر SQL إلى البيانات الخارجية المخزنة في مخازن الكائنات وأنظمة الملفات الموزعة، مثل أمازون S3 و Hadoop نظام الملفات الموزعة (HDFS).
باستخدام PXF، يمكن لمهندسي البيانات استفسار تنسيقات مثل Parquet و AVRO و JSON و CSV دون نسخ البيانات إلى المستودع.هذا يقلل بشكل كبير من تعقيد ETL وتكرار التخزين مع تمكين استراتيجية هجينة: المجموعات من البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر تبقى في تخزين WarehousePG® عالي الأداء، في حين أن البيانات التي يتم استخدامها بشكل نادر تقع في تخزين الكائنات منخفض التكلفة.
من وجهة نظر تقنية، يحافظ هذا النهج على لغة SQL عبر طبقات التخزين المتنوعة، مما يسمح لفرق التحليلات بالعمل مع نموذج بيانات منطقي واحد.
الإبتلاع في الوقت الحقيقي مع FlowServer
لم تعد خطوط الأنابيب التي يتم استخدامها فقط في دفعات كافية للعديد من حالات الاستخدام التحليلية. يتضمن WarehousePG مكون FlowServer مخصص لاستيعاب البيانات في الوقت الحقيقي والقريب من الوقت الحقيقي.
يدعم FlowServer بث الأحداث عالي الإنتاجية من منصات مثل Apache Kafka و RabbitMQ ، مما يتيح حالات الاستخدام مثل التحليل التشغيلي ، وكشف الاحتيال ، والرصد في الوقت الحقيقي.من خلال استيعاب البيانات المباشرة مباشرة إلى المستودع، المنظمات القضاء على تأخير بين النظم التشغيلية والرؤى التحليلية.
تتيح هذه الهندسة المعمارية تعايش أحمال العمل المتدفقة والحزمة داخل نفس المنصة التحليلية ، مما يسهل البنية التحتية ويقلل من حركة البيانات.
الذكاء الاصطناعي في قاعدة البيانات، ML، ومعالجة المتجهات
ميزة رئيسية من EDB Postgres AI for WarehousePG هي دعمها لتحليلات قاعدة البيانات والذكاء الاصطناعي ، مما يزيل الحاجة إلى نقل مجموعات بيانات كبيرة إلى منصات التعلم الآلي الخارجية (ML).
يدمج WarehousePG MADlib للتعلم الآلي القائم على SQL ، مما يسمح للمستخدمين بتدريب النماذج وتسجيلها مباشرة داخل قاعدة البيانات باستخدام هياكل علاقية مألوفة.منصة تدعم أطر Python ML في قاعدة البيانات، تمكين علماء البيانات من العمل على نطاق واسع دون تصدير البيانات.
دعم المتجهات الأصلية من خلال امتداد pgvector يمكّن البحث عن التشابه والبحث الدلالي وحملات العمل المتزايدة من الوصول (RAG) مباشرة داخل المستودع.هذه القدرة أصبحت أكثر أهمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين بيانات الشركات المنظمة مع المحتوى غير المنظم مثل المستندات والسجلات.
من خلال مركزية البيانات، التحليلات، والذكاء الاصطناعي، يخفض WarehousePG تعقيد خط الأنابيب ويعجل من الوقت إلى الرؤية.
التوافر العالي والاستعداد للمؤسسات
تم تصميم WarehousePG لموثوقية مستوى الإنتاج. يتم تحقيق توفر عال من خلال منسق الاستعداد ، مما يضمن التشغيل دون انقطاع في حالة فشل المنسق الأساسي.تتيح تحمل الأخطاء على مستوى القطاع استمرار تشغيل أحمال العمل حتى عندما لا تكون العقد الفردية متاحة.
وتشمل ميزات المؤسسة إدارة عبء العمل، وتخطيط الاستفسارات المتوقعة، والملاحظة الشاملة، مما يضمن التشغيل المستقر تحت الطلب التحليلي الثقيل.
من المهم أن تتمكن المنظمات من الوصول إلى الدعم على مدار الساعة من خبراء البنك الإلكتروني للبحوث (إدب) في برنامج Postgres، مما سد الفجوة بين مرونة المصدر المفتوح واحتياجات الشركات التشغيلية.
الهجرة دون انقطاع
بالنسبة للمنظمات التي تقوم بتحديث منصات التحليل القديمة ، تقدم WarehousePG مسارًا منخفض المخاطر إلى الأمام. يمكن نقل أحمال عمل Greenplum الحالية عبر تبادل ثنائي ،تمكين التحديث السريع دون إعادة كتابة الاستفسارات أو إعادة تدريب الفرق. تعادل SQL العالي يسهل أيضًا الهجرة من مستودعات البيانات الخاصة الأخرى القائمة على SQL.
هذا النهج يسمح للمؤسسات بتحديث تدريجيا، والحفاظ على استمرارية الأعمال مع استعادة السيطرة على كومة التحليلات الخاصة بهم.
إعادة بناء مستودع التحليلات الحديثة
يثبت EDB PG AI for WarehousePG أن التحليلات على نطاق بيتا بايت ، واستعداد الذكاء الاصطناعي ، وسيادة البيانات لا تتطلب منصات خاصة أو قفل سحابة. من خلال الجمع بين توافق Postgres ،قابلية توسيع MPP، التخزين الهجين، استهلاك الوقت الحقيقي، وقدرات الذكاء الاصطناعي و ML داخل قاعدة البيانات، WarehousePG يوفر أساسًا قويًا تقنيًا لتحليلات المؤسسات الحديثة.
بالنسبة للمنظمات التي تبحث عن مستودع بيانات يعطي الأولوية للسيطرة على الهندسة المعمارية والأداء المتوقع واقتصادية مفتوحة المصدر ، يقدم WarehousePG بديلا مقنعا وقابلًا للمستقبل.
شركة بكين تشيانكسينغ جييتونغ للتكنولوجيا المحدودة
ساندي يانغ مدير الاستراتيجية العالمية
واتساب / ويتشات: +86 13426366826
البريد الإلكتروني: yangyd@qianxingdata.com
الموقع: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
التركيز على الأعمال:
توزيع منتجات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات / تكامل النظام والخدمات / حلول البنية التحتية
مع أكثر من 20 عامًا من الخبرة في توزيع تكنولوجيا المعلومات، نحن نتعاون مع العلامات التجارية العالمية الرائدة لتقديم منتجات موثوقة وخدمات مهنية.
استخدام التكنولوجيا لبناء عالم ذكي مزود خدمة منتجات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات الموثوق به
يجب أن تكون رسالتك بين 20-3000 حرف!
Arabic
