挑戦
コスト、スピード、複雑さのバランスを取る
リアルタイムと歴史的なデータを複雑な分析のためにフライで組み合わせる必要がある場合、コストパフォーマンスのトレードオフは常に闘争です。すべてを単一のトランザクションシステムに保持することは、クエリのパフォーマンスを短期間改善できますが、最終的にはコストのかかるストレージの膨大さにつながります。データを異なるシステム間で分けることは、よりコスト効率的になることができますが、レイテンシを導入し、データ管理の複雑さを増加させ、セキュリティとコンプライアンスのリスクをもたらします。
私たちの解決策
アナリティクス・アクセラレーターで動的分析を実行する
EDB Postgres AIは、Analytics Acceleratorを使用して動的分析の課題に対処します。階層化されたテーブルは、Postgresから冷静なデータを自動的に湖上のテーブルにオフロードし、コスト効率の良いオブジェクトストレージに保存します—そして、ベクトル化されたクエリエンジンは、標準のPostgresと比較して30倍高速なパフォーマンスを備えたストレージ階層全体でのシームレスなSQLクエリを可能にします。この合理化されたアプローチは、データ層管理を簡素化し、パフォーマンスを向上させ、コストを最適化します—すべて、安全で企業向けに堅牢化されたPostgres基盤の上に。
「段階的なテーブル」
単一の専用ノードでホットデータとコールドデータをクエリし、コールドデータをコスト効率の良いオブジェクトストレージの列指向テーブルに自動的にオフロードすることで、最適なパフォーマンスを保証し、複数のデータ階層にわたる分析の管理の複雑さを軽減します。
ベクトル化されたクエリエンジン
標準のPostgresクエリエンジンを、列指向データフォーマットに最適化されたベクトル化クエリエンジンにアップグレードして、ホットデータクエリとコールドデータクエリを標準のPostgresに比べて30倍速く実行できます。
エンタープライズ向けに強化されたPostgres
組織は、オープンソースのPostgresを使用してベンダーロックインを避けることができ、セキュリティ、可用性、およびサポートへのエンタープライズグレードの強化を得ることができます。このソリューションは、オンプレミス、プライベートクラウド、またはハイブリッド環境に展開することができ、特定のビジネスニーズを満たすための最大の柔軟性を提供します。
デモ
デモ
パフォーマンスを犠牲にせずに分析の洞察を改善する
パフォーマンスを犠牲にせずに分析の洞察を改善する
Analytics Acceleratorは、最適化されたストレージと高速なクエリパフォーマンスを提供し、安全で効率的な運用を保証しながら、最終的にコストを削減し、洞察を加速し、スケーラブルで将来準備が整った動的な分析システムをサポートします。
効率的なデータストレージ
カラム型テーブルは、標準のPostgresテーブルよりもクエリが早く、ディスクのフットプリントが5倍小さいです。また、オブジェクトストレージはソリッドステートドライブストレージよりも18倍コスト効率が良いです。
加速されたパフォーマンス
ベクトル化されたクエリエンジンは、標準のPostgresと比べて平均で30倍速いクエリを実現し、ホットデータとコールドデータの両方のクエリに高性能を保証します。
ストリームライン化された、安全な操作
統合データ管理、組み込みのセキュリティベストプラクティス、および24/7/365のサポートにより、スケーラブルでレジリエントなシステムを維持しつつ、階層化されたデータから最大の価値を引き出し、運用負荷を軽減することが可能になります。
EDB Postgres AIはダイナミック分析を可能にします
Analytics Acceleratorは、ティアードテーブルを活用してホットデータとコールドデータを管理し、コールドデータをPostgresテーブルからコスト効率の良いオブジェクトストレージ内のlakehouseテーブルに自動的にオフロードします。計算専用ノードは、ベクトル化されたクエリエンジンを使用して、オブジェクトストレージのlakehouseテーブルを標準のPostgresよりも30倍高速にクエリします。これにより、クエリの要求に応じてスケールアップし、使用されていないときにはゼロまで完全にスケールダウンします。
ダイナミックアナリティクス（または階層型アナリティクスとも呼ばれます）は、即時（リアルタイム）データと冷却（履歴）データを同時に分析し、行動可能な洞察を生成することを含みます。EDB Postgres AIは、この機能をAnalytics Acceleratorソリューションを利用して実現し、階層テーブルを用いて即時データとコラムベースの湖畔テーブルに格納された冷却データをシームレスに統合します。また、これらの形式に最適化されたベクトル化されたクエリエンジンも特徴としています。これにより、両方のデータタイプで高性能なクエリを実現しながら、ストレージコストを最適化し、統一されたPostgres環境内でのデータ管理を簡略化します。
EDBは、ハイブリッドテーブルを使用してホットデータとカラム型のレイクハウステーブルに保存されたコールドデータを統合し、これらの課題に対処します。このアプローチは、カラム形式に最適化されたベクトル化されたクエリエンジンを活用し、標準のPostgresと比較して30倍高速なクエリを提供しながら、両方のデータ層で高いパフォーマンスを確保します。
主な特徴は次のとおりです：
- 統合されたトランザクション、分析、AIデータ管理
- 階層テーブルと柔軟なオブジェクトストレージ統合
- ベクトル化クエリエンジン（カラムデータに対するクエリに最適化）
- エンタープライズ・ハーデン化Postgres（安全で、スケーラブル、ACID準拠、専門的なサポート）
- 広範囲に互換性のあるオープンソースの基盤
- オンプレミス、プライベートクラウド、またはハイブリッドのデプロイメントオプション
利点には次のものがあります:
- 合理化された業務
- 単純化されたデータ管理
- 標準的なPostgresと比べて分析クエリが30倍速い
- シームレスなスケーラビリティ
- より高いセキュリティとコントロール
EDBは、Postgresテーブルおよびインデックスに比べてディスク上で5倍小さい列指向のlakehouseテーブルと、SSDストレージよりも18倍安価なオブジェクトストレージの組み合わせにより、ストレージコストを最適化します。これにより、ビジネスはクエリパフォーマンスを犠牲にすることなく、全体的なストレージ費用を削減することができます。
EDB Postgres AIは、どのPostgresソースでも統合します。また、Amazon S3、MinIO、ローカルファイルシステムなど、固体状ドライブよりも最大18倍コスト効率の良い柔軟なストレージ場所とも統合します—そして、それは標準化されたDelta Tableオープンテーブルフォーマットを利用しており、レイクハウスエコシステム全体の他のツールやサービスと互換性を持っています。