Greenplum puede abordar las cargas de trabajo a través de un espectro de contextos analíticos y operativos, desde la inteligencia empresarial tradicional hasta el aprendizaje profundo. Greenplum esta diseñado para correr donde sea –en las propias instalaciones, en nubes privadas o públicas, en ambientes modernos como Kubernetes– para fácil instalación, operación, y actualizaciones.
Consolide más cargas de trabajo en un solo ambiente.
Reduce los silos de datos al proporcionarle un entorno único y escalable para la convergencia de las cargas de trabajo analíticas y operativas. En gran escala y de forma simultánea, ejecute consultas, absorba rápidamente información, explore datos y mayor soporte en la ejecución de consultas.
Flexibilidad de implementación
Corre análisis en nubes públicas y privadas, Kubernetes, o en tus mismas instalaciones.
Brinda a su empresa flexibilidad y opciones, ya que puede implementarse en las principales plataformas de nube públicas y privadas, en las propias instalaciones, en sistemas de orquestación de contenedores como Kubernetes. Implemente y administre cientos de instancias de Greenplum fácilmente.
Pivotal Greenplum se basa en bases de datos PostgreSQL y su base nativa.
Ofrece extensiones opcionales específicas para casos de uso como PostGIS para análisis geoespacial y GPText (basado en Apache Tika y Apache Solr) para extracción de documentos, búsqueda y procesamiento de lenguaje natural. Estos están pre-integrados para garantizar una experiencia coherente. En lugar de depender de costosas bases de datos propietarias, los usuarios pueden beneficiarse de las contribuciones de una comunidad vibrante de desarrolladores.
Ciencia de datos empresariales
Dinamice el flujo de datos operativos, simplificando los flujos de trabajo.
Enfréntese a la ciencia de los datos, desde la experimentación hasta la implementación masiva con Apache MADlib, la biblioteca de código abierto de funciones de aprendizaje para la familia de bases de datos Postgres. MADlib con Greenplum proporciona capacidades de aprendizaje profundo de múltiples nodos y múltiples GPU. También ofrece funciones amigables fáciles de automatizar, como el control de versiones de modelos y la capacidad de impulsar modelos desde la capacitación hasta la producción a través de una API REST. Los usuarios evitan el problema de trasladar y recodificar modelos analíticos.
Greenplum para Kubernetes reemplaza a StatefulSets con un operador específico de la aplicación que proporciona una capa de automatización para facilitar el despliegue y la operación dondequiera que se instale Kubernetes. Implementando en un Pivotal Container Service (PKS), Greenplum provee de datos confiables hacia tus aplicaciones de Cloud Foundry.
Greenplum está disponible en los principales mercados de la nube pública, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP), “con tu propia licencia" (BYOL) y modelos de consumo por hora. También está disponible para las nubes privadas VMware vSphere y OpenStack. Además es la misma versión y herramientas para cualquier nube, de esta forma la experiencia es consistente.
Greenplum Building Blocks (GBB) es la forma más eficaz de ejecutar Pivotal Greenplum en una implementación local. Es un modelo certificado y compatible para las configuraciones de hardware de Dell que reemplazan a los dispositivos propietarios. El usuario también puede implementar GreenPlum en configuraciones de HP, Cisco y en su propio hardware.
El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el gráfico, el texto y los métodos estadísticos se proporcionan en una base de datos MPP escalable. Utilice análisis geoespaciales basados en PostGIS de código abierto y análisis de texto basados en Apache Solr con GPText de Greenplum. Extenso soporte para R y Librerias analíticas de Python, también Keras y Tensorflow.
Incluye la integración al ecosistema de Kafka, certificado por Confluent. Junto con las escrituras mejoradas de baja latencia, Greenplum proporciona un procesamiento rápido de eventos para la transmisión de casos de uso. La habilidad de consultar objetos Amazon s3 mejora la integración de los datos en la nube.
Greenplum tiene características pora alta disponibilidad, detección inteligente de fallas y rápida recuperación diferencial en línea, así como respaldo completo y recuperación de desastres. Las características de seguridad y autenticación abordan los requisitos normativos y de políticas empresariales.
Con su exclusivo optimizador de consultas basado en costos, diseñado para cargas de trabajo de datos a gran escala, Greenplum escala los análisis interactivos por lotes a grandes conjuntos de datos en los petabytes sin degradar de las consultas.
Evite el bloqueo de un proveedor propietario. El proyecto de código abierto de la base de datos Greenplum está 100% alineado con la comunidad PostgreSQL. Todos los mayores contribuidores de Pivotal Greenplum son parte del proyecto de bases de datos Greenplum compartiendo la misma estructura de base de datos, incluye arquitectura MPP, interfaces analíticas, y funcionalidades de seguridad.
Greenplum presenta una arquitectura no compartida que automatiza el procesamiento paralelo de datos, consultas y la lectura de datos a pequeña escala. Su optimizador de consultas de código abierto (GPORCA) fue desarrollado específicamente para análisis avanzados, creación de planes de consultas complejos con necesidad de rendimientos en volúmenes a escala.
Aumente el nivel de sus servicios de datos sobre demanda, hacia aplicaciones de alto rendimiento en tiempo real.
Mantenga la integridad de las transacciones a través de nodos distribuidos.
Soporte, en su aplicación, las operaciones de datos de baja latencia una alta concurrencia. Node failover y Replicación WAN consolidan la fortaleza de su aplicación, incluso en la nube.
Suministre datos en tiempo real a millones.
Genere una nueva clase de aplicaciones que operan en tiempo real, gracias a la tecnología distribuida “in-memory”. Mejore sus aplicaciones de forma flexible para atender los picos esperados o virales en demanda.
Una Arquitectura generada por evento, es ideal para microservicios.
A medida que aumenta el número de microservicios, envíe notificaciones de cambio en datos directamente a las aplicaciones que se suscriban.
Baja latencia predecible
Incluso durante grandes picos en el acceso concurrente, sus usuarios pueden contar con una latencia baja predecible debido a la arquitectura “in-memory” de GemFire, horizontalmente escalable.
Alta disponibilidad y continuidad de negocio
No mas tiempo “muerto” bajo fallas de nodos, cortes en el centro de datos, o actualizaciones de software. Los nodos GemFire se conmutan automáticamente en caso de una interrupción a nivel de nodo, mientras que su protocolo altamente eficiente de replicación de WAN permite la implementación de centros de datos múltiples para conseguir continuidad en el negocio.
Escalado Flexible
Avance fácilmente de forma horizontal para alcanzar los picos más exigentes en uso. Avance hacia abajo de nuevo cuando los picos estén detrás. Mantenga sus costos de tiempo de ejecución estables, reducidos.
Durabilidad
Elimine la pérdida de datos con la replicación de datos “in-memory” de GemFire y una arquitectura de persistencia no compartida, proporcionando una capacidad de recuperación de datos inigualable.
Notificaciones de eventos en tiempo real
Tus aplicaciones pueden suscribirse a eventos en tiempo real para reaccionar a los cambios inmediatamente. Las consultas continuas de GemFire notifican a tu aplicación cuando hay nuevos datos disponibles, lo que reduce la sobrecarga en tu base de datos SQL.
Listo para nube
Disponible como un servicio en Pivotal Cloud Foundry, permite el acceso bajo demanda a GenFire de alto rendimiento, altamente disponible, Data Grid generada por evento en la plataforma líder de aplicaciones nativas en la nube.
Big Data de Cloud Solutions Labs ofrece consultoría y soporte a empresas.
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