Für viele Unternehmen hat sich das Datenspeicherhaus von einem strategischen Asset in eine operative Belastung verwandelt.Zusammen mit Cloud-exklusiven Diensten wie Snowflake, haben Skalierbarkeit und Leistung geliefert, jedoch auf Kosten von Lieferantenbindung, unvorhergesehenen Preisen und eingeschränkter Anpassungsfähigkeit der Architektur.
Da sich die Regulierung intensiviert und KI-basierte Analysen zentral für Wettbewerbsvorteile werden,Unternehmen bewerten, ob ihre aktuellen Lagerplattformen wirklich mit langfristigen Geschäftszielen übereinstimmen.
EDB Postgres® AI (EDB PG AI) greift diese Herausforderungen mit WarehousePG, einem Open-Source-Datenlager im Petabyte-Maßstab, an, das entwickelt wurde, um Kontrolle, Vorhersagbarkeit,und Datensouveränität ohne Beeinträchtigung der LeistungWarehousePG basiert auf Postgres und bietet eine moderne Möglichkeit, sich von restriktiven Systemen zu befreien und gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten (TCO) um bis zu 58% zu senken.
Open-Source, Petabyte-Skala-Analyse mit Postgres im Kern
Unternehmensdatenspeicher werden nun über ihre ursprünglichen Entwurfsgrenzen hinaus erweitert.und KI-gesteuerte Analysen existieren alle in Produktionsumgebungen, die sowohl außergewöhnliche Leistung als auch architektonische Flexibilität erfordern.
Traditionelle proprietäre Plattformen und nur Cloud-Warehouses haben Schwierigkeiten, diese Anforderungen gleichzeitig zu erfüllen, was Organisationen zwingt, Kompromisse zwischen Kosten, Kontrolle und Funktionalität zu treffen.
EDB Postgres AI for WarehousePG schließt diese Lücke durch die Bereitstellung eines vollständig Open-Source, Petabyte-Skala-Datenlager auf Postgres gebaut.und flexibler Einsatz in verschiedenen Standorten, Cloud- und Hybridumgebungen adressiert es die Einschränkungen von Legacy- und Cloud-exklusiven Systemen.
Architektur: Postgres-basierte MPP im Maßstab
WarehousePGs Massively Parallel Processing (MPP) -Architektur ermöglicht es, über Hunderte von Knoten hinweg zu skalieren.es verteilt sowohl Daten als auch Abfrageausführung über mehrere Segmentknoten, überwacht von einem zentralen Koordinatorknotenpunkt.
Der Koordinator kümmert sich um Abfrageparsing, Optimierung und Ausführungsplanung.die parallel auf ihren lokalen Datenpartitionen arbeiten. Dieser Ansatz ermöglicht es WarehousePG, komplexe analytische Abfragen effizient auszuführen, einschließlich großer Verbindungen, Aggregationen, Fensterfunktionen und Transformationen, über Petabyte-Datensätze hinweg.
Diese Architektur beseitigt die inhärenten Engpässe monolithischer Datenbanken und behält gleichzeitig die volle SQL-Kompatibilität mit Postgres bei, wodurch die Lernkurve für bestehende Datenteams erheblich reduziert wird.
Vorhersagbare Leistung ohne proprietäre Einschränkungen
Im Gegensatz zu Cloud-native Warehouses, die auf verbrauchsbasierte Preisgestaltung und undurchsichtiges Ressourcenmanagement angewiesen sind, bietet WarehousePG ein deterministisches Arbeitsbelastungsverhalten und eine konsistente Leistung.Ressourcenzuweisung und Abfrageausführung werden innerhalb des Clusters vollständig gesteuert, so daß auch bei gemischten analytischen Arbeitslasten eine gleichbleibende Reaktionszeit gewährleistet ist.
Als Apache 2.0-lizenzierte Lösung, die auf Open-Source-Postgres basiert, befreit WarehousePG Unternehmen von proprietären Speicherformaten und herstellergesteuerten Ausführungsmaschinen.,Sie ist portabel und einsetzbar, wo immer die Organisation sie für die Einhaltung der Vorschriften, in der öffentlichen Cloud für Elastizität oder in hybriden Konfigurationen zur Kostenoptimierung benötigt.
Diese architektonische Unabhängigkeit, kombiniert mit der EDBKernpreisgestaltung,ermöglicht eine bis zu 58%ige Reduzierung der gesamten Kosten, insbesondere für Unternehmen, die von teuren proprietären Plattformen oder unberechenbaren Cloud-Warehouses abwandern.
Hybride Speicherung und SQL-Zugriff auf Datenseen
Moderne Analyseumgebungen sind zunehmend über mehrere Speicherstufen verteilt.die einen direkten SQL-Zugriff auf externe Daten ermöglicht, die in Objektspeichern und verteilten Dateisystemen gespeichert sind, wie Amazon S3 und Hadoop Distributed File System (HDFS).
Mit PXF können Dateningenieure Formate wie Parquet, AVRO, JSON und CSV abfragen, ohne Daten in das Lager zu kopieren.Dies reduziert die ETL-Komplexität und die Speicherredundanz erheblich und ermöglicht gleichzeitig eine hybride warme und kalte Daten-Strategie: Häufig zugegebene Datensätze bleiben in der leistungsstarken Speicherung von WarehousePG, während selten verwendete Daten in der kostengünstigen Objektspeicherung liegen.
Aus technischer Sicht bewahrt dieser Ansatz die SQL-Semantik über verschiedene Speicherschichten hinweg und ermöglicht es Analytikteams, mit einem einzigen logischen Datenmodell zu arbeiten.
Echtzeit-Einnahme mit FlowServer
Für viele analytische Anwendungsfälle reichen Batch-only Pipelines nicht mehr aus.
FlowServer unterstützt High-Throughput-Event-Streaming von Plattformen wie Apache Kafka und RabbitMQ und ermöglicht Anwendungsfälle wie Betriebsanalysen, Betrugserkennung und Echtzeitüberwachung.Durch die Einleitung von Daten direkt in das Lager, können Unternehmen die Latenz zwischen Betriebssystemen und analytischen Erkenntnissen eliminieren.
Diese Architektur ermöglicht es, dass Streaming- und Batch-Workloads innerhalb derselben Analyseplattform koexistieren, wodurch die Infrastruktur vereinfacht und die Datenbewegung reduziert wird.
KI, ML und Vektorverarbeitung in der Datenbank
Ein wichtiges Merkmal von EDB Postgres AI for WarehousePG ist die Unterstützung von Datenbank-Analysen und KI, wodurch die Notwendigkeit, große Datensätze auf externe Machine Learning (ML) -Plattformen zu verschieben, entfällt.
WarehousePG integriert MADlib für SQL-basiertes maschinelles Lernen, mit dem Benutzer Modelle direkt in der Datenbank trainieren und punkten können, indem sie vertraute relationelle Strukturen verwenden.die Plattform unterstützt Python ML-Frameworks in Datenbanken, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, in großem Maßstab zu arbeiten, ohne Daten zu exportieren.
Die native Vektorunterstützung über die pgvector-Erweiterung ermöglicht die Ähnlichkeitssuche, semantische Suche und die Abrufverstärkte Generation (RAG) von Workloads direkt im Lager.Diese Fähigkeit wird immer wichtiger für KI-gesteuerte Anwendungen, die strukturierte Unternehmensdaten mit unstrukturierten Inhalten wie Dokumenten und Protokollen kombinieren.
Durch die Zentralisierung von Daten, Analysen und KI reduziert WarehousePG die Komplexität der Pipeline und beschleunigt die Zeit bis zur Einsicht.
Hohe Verfügbarkeit und Bereitschaft der Unternehmen
WarehousePG ist für die Zuverlässigkeit in der Produktion konzipiert.Die Fehlerverträglichkeit auf Segmentebene ermöglicht es, dass Arbeitslasten auch dann weiter ausgeführt werden, wenn einzelne Knoten nicht verfügbar sind.
Zu den Unternehmensmerkmalen gehören Workload-Management, vorhersehbare Abfrageplanung und umfassende Beobachtbarkeit, die einen stabilen Betrieb unter hoher analytischer Nachfrage gewährleisten.
Entscheidend ist, dass Organisationen Zugang zu 24/7 Unterstützung von EDB ¢s Postgres-Experten erhalten, wodurch die Lücke zwischen Open-Source-Flexibilität und den betrieblichen Bedürfnissen der Unternehmen geschlossen wird.
Eine ununterbrochene Wanderung
Für Unternehmen, die sich von veralteten Analyseplattformen abwenden, bietet WarehousePG einen risikoarmen Weg nach vorne.die schnelle Modernisierung ohne Umschreiben von Anfragen oder Umschulung von Teams ermöglichen. Hohe SQL-Parität vereinfacht auch Migrationen von anderen SQL-basierten proprietären Datenlagern.
Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, sich schrittweise zu modernisieren, um die Geschäftskontinuität zu erhalten und gleichzeitig die Kontrolle über ihren Analytics-Stack zurückzugewinnen.
Wiederherstellung des Lagers für moderne Analysen
EDB PG AI für WarehousePG beweist, dass Petabyte-Analysen, KI-Readiness und Datensouveränität keine proprietären Plattformen oder Cloud-Lock-in erfordern.MPP-SkalierbarkeitWarehousePG bietet eine technisch solide Grundlage für moderne Unternehmensanalysen.
Für Organisationen, die ein Datenlager suchen, das Architektursteuerung, vorhersehbare Leistung und Open-Source-Ökonomie priorisiert, bietet WarehousePG eine überzeugende, zukunftssichere Alternative.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-Mail: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com Die Daten werden auf der Website der chinesischen Regierung gespeichert.
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