AtScale通過新版本加速數(shù)據(jù)訪問

為了加快公司龐大數(shù)據(jù)庫的訪問速度，數(shù)據(jù)倉庫虛擬化公司AtScaleInc.今天更新了其旗艦產(chǎn)品AdaptiveAnalytics平臺。

AtScale的平臺是Hadoop集群和其他后端數(shù)據(jù)存儲（如Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift和Micros of tAzure SQL數(shù)據(jù)倉庫）的抽象層。該技術(shù)使這些數(shù)據(jù)存儲更容易被Excel電子表格和Tableau軟件公司的可視化工具等一系列商業(yè)智能應(yīng)用所訪問，而不需要復(fù)雜的“提取、轉(zhuǎn)換和加載”過程。

從本質(zhì)上講，AtScale所做的是讓公司很容易進(jìn)入他們的數(shù)據(jù)湖和倉庫，這些數(shù)據(jù)湖和倉庫是通常用于業(yè)務(wù)分析的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲庫，并從這些信息中收集洞察力。使用AtScale的自適應(yīng)分析平臺，公司可以構(gòu)建分析模型，將任何支持的BI工具連接到上述任何數(shù)據(jù)存儲。

AtScale還利用其自適應(yīng)緩存查詢加速技術(shù)提高了這些工具的性能，該技術(shù)能夠?qū)崟r分析查詢模式，以優(yōu)化響應(yīng)。它通過攔截查詢并將它們重寫到包括語義模型、治理規(guī)則和數(shù)據(jù)譜系映射的公共元數(shù)據(jù)存儲庫來工作。自適應(yīng)緩存創(chuàng)建匯總表，機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成“智能聚合”，根據(jù)歷史活動預(yù)測未來的查詢。

AtScale首席執(zhí)行官克里斯·林奇（圖）在去年8月對SiliconANGLE的移動直播工作室CUBE的采訪中更多地談到了該公司的平臺如何讓商業(yè)智能獲取數(shù)據(jù)：

新的Adaptive Analytics2020.1版本引入了一種新的“多源智能數(shù)據(jù)模型”，使用戶可以在不復(fù)制或轉(zhuǎn)換其現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的情況下創(chuàng)建邏輯數(shù)據(jù)模型。該公司表示，這有助于加快查詢時間，方法是以“及時”的方式組裝所需的數(shù)據(jù)，并為隨后的工作負(fù)載保持加速結(jié)構(gòu)。

新的版本還具有“自我優(yōu)化查詢加速結(jié)構(gòu)”的功能，通過在加速結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建中包含額外的數(shù)據(jù)來工作。這有助于緩解查詢規(guī)劃中的“最低公分母”方法，該方法涉及大量人工數(shù)據(jù)提供和移動。

該公司表示：“AtScale的自主數(shù)據(jù)工程自動確定必要的結(jié)構(gòu)及其最佳位置。

另一個亮點是新的“虛擬立方體目錄”功能，據(jù)說它通過新的數(shù)據(jù)譜系和元數(shù)據(jù)搜索功能來加快發(fā)現(xiàn)時間，這些功能可以本地集成到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)目錄中。

AtScale說，有了這些新功能，它的最新基準(zhǔn)測試表明，它能夠?qū)⒉樵冃阅芴岣?0倍，用戶并發(fā)性提高60倍，降低成本10倍。

文塔納研究公司（Ventana Research）高級副總裁兼研究總監(jiān)大衛(wèi)？門寧格（David Menninger）表示：“AtScale的最新發(fā)布通過將當(dāng)今混合云和多云數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)工程任務(wù)自動化，更容易實現(xiàn)關(guān)鍵大數(shù)據(jù)分析的規(guī)模和性能。

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