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Die neue Version 8 von HPE Vertica verfügt über eine neue Architektur und erweiterte In-Database-Analytics-Fähigkeiten, die Datenanalysen unabhängig vom physischen Standort der Datenspeicher ermöglicht.
Damit löst die neue Vertica-Version das Problem, Erkenntnisse aus Daten zu ziehen, die in verschiedenen Silos verteilt sind. Die neue Vertica-Version bietet zudem Verbesserungen bei der Orchestrierung und die Möglichkeit, Kerndaten zu verschieben. Damit ist das Laden von Daten für hunderttausende von Spalten bis zu 700 Prozent schneller als vorher. Firmen können HPE Vertica 8 im eigenen Rechenzentrum, in privaten und öffentlichen Clouds, oder mit Hadoop Data Lakes nutzen. Ab sofort ist HPE Vertica über den Microsoft Azure Marketplace erhältlich.
Weitere neue Funktionen von HPE Vertica 8 sind unter anderem:
In-Database Machine Learning: Herkömmliche Machine-Learning-Anwendungen fordern von Datenanalysten oftmals, dass Modelle mit nur kleinen Datenmengen erstellt und optimiert werden, was zu Ungenauigkeiten und Verspätungen führen kann. Mit den in der Vertica-Datenbank angewendeten Machine-Learning-Algorithmen lassen sich R-basierte Modelle für größere Datenmengen direkt in Vertica nativ entwickeln und anwenden. Dies beschleunigt den Entscheidungsprozess mit großer Genauigkeit.
Analysis-in-place Analytics auf Hadoop: Anwender können mehr Nutzen aus ihren Hadoop Data Lakes mit Verticas leistungsstarken Parquet und ORC Readers ziehen. Sie ermöglichen den sicheren Zugang und die Analyse von Daten in Hadoop Data Lakes, ohne diese Daten kopieren oder bewegen zu müssen.
Erweiterte Multi-Cloud-Leistung und -Support: Vertica ist optimiert für den Betrieb auf AWS und Microsoft Azure Cloud. Die neue Version von Vertica beinhaltet außerdem erweiterte AWS-Unterstützung mit reibungslosem Zugang zu S3, Integration mit AWS CloudWatch für das Monitoring und vieles mehr.
Optimierter Apache Spark Adapter: Dieser optimierte, intelligente Adapter ermöglicht einen schnellen Datenaustausch zwischen Vertica und Spark-Systemen. Datenanalysten können damit robustere Modelle für das maschinelle Lernen in Spark für Abfragen kleinerer Datenmengen bauen. Mit umfangreichen Vertica In-Database SQL Analytics können größte Datenmengen auch bei anspruchsvollsten Anfragen bearbeitet werden.
HPE Vertica 8 ist ab dem 4. Quartal 2016 verfügbar.
