Das Angebot bietet 30-mal schnellere Analysen und eine intelligentere, selbstoptimierende Abfragebeschleunigung für beispiellose Erkenntnisse
Dremiodie einheitliche Lakehouse-Plattform für Selfservice-Analysen und KI, hat einen Durchbruch bei den Leistungsfunktionen von Knowledge Lake Analytics bekannt gegeben und damit seine Führungsposition im selbstoptimierenden, autonomen Iceberg-Datenmanagement ausgebaut. Indem Dremio mit neuen marktführenden Funktionen Ergebnisse beschleunigt und Komplexität eliminiert, ermöglicht es Unternehmen, die Gesamtbetriebskosten (TCO) und die Zeit bis zur Geschäftserkenntnis zu senken.
Mit diesen neuesten Verbesserungen und der fortgesetzten Unterstützung für Iceberg setzt Dremio einen neuen Commonplace in der Datenanalyse für Daten in der Cloud, vor Ort und in Hybridumgebungen, indem es marktführende SQL-Abfrage- und Schreibleistung, verbesserte föderierte Abfragesicherheit und optimierte Datenaufnahme bietet. Die jetzt allgemein verfügbaren neuen Funktionen und neuesten Weiterentwicklungen der Plattform bieten wertvolle Instruments für Unternehmen, die ihre Datenanalysefunktionen verbessern möchten, und umfassen:
Neue Options:
- Reside-Reflexionenstellt sicher, dass die materialisierten Ansichten und Aggregationen automatisch aktualisiert werden. Wenn Änderungen an den Foundation-Iceberg-Tabellen vorgenommen werden, löst Dremio automatisch Aktualisierungen der Ansichten und Aggregationen aus, die zur Beschleunigung verwendet werden. Mit Reside Reflections können Benutzer Abfragen ohne Wartungsaufwand schnell beschleunigen. Integrierte ROI-Schätzungen ermöglichen es Benutzern außerdem, Reflection-Empfehlungen auszuwählen, die den besten Wert und die beste systemweite Leistung bieten.
- Zwischenspeichern von Ergebnismengen, beschleunigt Abfrageantworten über alle Datenquellen hinweg um das bis zu 28-fache, indem häufig abgerufene Abfrageergebnisse gespeichert werden. So können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision treffen. Darüber hinaus führt die neue Funktion zum Zusammenführen von Daten beim Lesen zu schnelleren Schreib- und Aufnahmevorgängen in Iceberg-Tabellen mit einer Verbesserung der Schreibzeiten um bis zu 85 %.
Neueste Fortschritte auf der Plattform:
- Dremios Reflexioneneine revolutionary Abfragebeschleunigungstechnologie, die für analytische Workloads eine Leistung von unter einer Sekunde liefert, ist jetzt intelligenter und rationalisierter und macht Verwaltungs- und Wartungsaufgaben überflüssig.
- Dremios Reflexionsempfehlungen analysiert Abfragemuster und empfiehlt sowohl materialisierte Ansichten als auch Aggregationen. Benutzer können diese Materialisierungen mit wenigen Klicks aktivieren, und die semantisch bewusste Abfrage-Engine von Dremio schreibt Abfragen im laufenden Betrieb neu, sodass SQL-Abfragen für BI-Anwendungsfälle nicht neu geschrieben werden müssen, um eine Leistung von unter einer Sekunde zu erreichen.
- Automatische Aufnahme von Iceberg-Daten vereinfacht und automatisiert die Entwicklung und Verwaltung von Apache Iceberg-Datenpipelines und erleichtert so die Übernahme des branchenweit dominierenden offenen Tabellenformats. Neue Auto Ingest Pipes für Iceberg-Tabellen in AWS ermöglichen das nahtlose Laden von Daten aus S3, was das Laden von Daten erleichtert und den mit Datenaufnahmepipelines verbundenen Wartungsaufwand reduziert. Die benachrichtigungsbasierte Auto-Ingest sorgt für kontinuierliche Updates mit aktuellen Daten und ermöglicht schnellere Erkenntnisse und eine bessere Leistung.
„Wir liefern unseren Kunden weiterhin marktführende Leistung und Verwaltbarkeit für Iceberg-Lakehouses“, sagte Tomer Shiran, Gründer von Dremio. „Mit Reside Reflections, Resultset-Caching und Merge-on-Learn erweitert Dremio die Grenzen der Hochleistungsanalyse in Lakehouse-Umgebungen. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Nutzung unserer neuen Auto Ingest Pipelines sowie verbesserter Abfrageföderationsfunktionen jetzt die Komplexität der Datenbewegung sowie die Einrichtung und Verwaltung von Datenpipelines reduzieren.“
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