Как компании становятся лидерами с Унифицированным хранилищем данных Vertica

Logo
Presented by

Fouad Teban, Intl. Head of Field Engineering

About this talk

Фуад Тебан, руководитель отдела инженерных разработок Vertica в регионе EMEA, рассказывает, как Vertica помогает компаниям стать лидерами в своих рыночных сегментах. Фуад отмечает прорывные идеи Vertica, в том числе создание первой на рынке колоночной базы данных и базы данных в архитектуре MPP, первой, которая реализовала алгоритмы машинного обучения в базе данных, и первой, которая разделила вычислительные ресурсы и хранилище в гибридных архитектурах развертывания, особенно тех, которые объединяют локальное развертывание, развертывание на HDFS и в облаках. Он объясняет, как Vertica позволяет комбинировать аналитику над озерами данных и корпоративными хранилищами данных и унифицировать архитектуру всех хранилищ данных, работающих на любом оборудовании или в публичном облаке в любых масштабах.

Related topics:

More from this channel

Upcoming talks (2)
On-demand talks (161)
Subscribers (36902)
The Vertica Unified Analytics Platform is built to handle the most demanding analytic use cases and is trusted by thousands of leading data-driven enterprises around the world, including Etsy, Bank of America, Uber, and more. Based on a massively scalable architecture with a broad set of analytical functions spanning event and time series, pattern matching, geospatial, and built-in machine learning capability, Vertica enables data analytics teams to easily apply these powerful functions to large and demanding analytical workloads. Vertica unites the major public clouds and on-premises data centers, as needed, and integrates data in cloud object storage and HDFS without forcing any data movement. Available as a SaaS option, or as a customer-managed system, Vertica helps teams combine growing data siloes for a more complete view of available data. Vertica features separation of compute and storage, so teams can spin up storage and compute resources as needed, then spin down afterwards to reduce costs.