Teradata präsentiert branchenweit umfassendste analytische Lösung für Big Data
Daten zu erfassen und auszuwerten, die über verschiedene analytische Systeme verteilt sind und verschiedenste Datentypen und Verarbeitungsprozesse handhaben müssen, stellt für Unternehmen eine enorme Herausforderung dar. Mit Teradata QueryGrid bringt Teradata (NYSE: TDC) dafür nun die branchenweit umfassendste Big Data-Lösung auf den Markt. Teradata QueryGrid ist die einzige Software, die Datenanalysen über das gesamte Unternehmen hinweg optimiert. Sie ist ab dem dritten Quartal 2014 verfügbar.
Unternehmen arbeiten fortlaufend an ihrer Fähigkeit, Datenanalysen in Komplexität und Breite weiter zu entwickeln, um den Anforderungen eines immer komplexeren und datenintensiveren Geschäftsbetriebs zu entsprechen. Die Schwierigkeit besteht darin, die ganze Vielzahl neuer analytischer Engines, Dateisysteme, Speichertechniken, prozeduraler Programmiersprachen und Datentypen in einer einzigen, zusammenhängenden, vernetzten und komplementären Architektur aufeinander abzustimmen.
„Versuche von Anbietern, Server über Verbünde zu koordinieren, sind aus den verschiedensten Gründen gescheitert. Um Big Data wertschöpfend zu nutzen, sollten die Kunden eine Architektur schaffen, die es ermöglicht, analytische Prozesse über parallele Datenbanken statt über Serververbünde aufeinander abzustimmen. Teradata QueryGrid ist die bislang flexibelste Softwarelösung, die diese Aufgabe meistert“, sagte Hermann Wimmer, Vorstand International, Teradata. „Sobald der Anwender eine analytische Engine und ein File System ausgewählt hat, stimmt die Software von Teradata die analytischen Prozesse über die verschiedenen Systeme mit einer einzigen SQL Query aufeinander ab - ohne dafür die Daten zu verschieben. Teradata lässt außerdem die Nutzung verschiedener Dateisysteme und Engines im selben Workload zu.“
„Mit der Integration von Hadoop und HCatalog mit Aster SQL-H hat Teradata Neuland betreten und seinen Kunden die Möglichkeit eröffnet, erweiterte Analyseverfahren unmittelbar auf große Datenmengen in Hadoop anzuwenden“, sagte Ari Zilka, CTO bei Hortonworks. „Teradata geht nun einen Schritt weiter, indem es das so genannte „Push down Processing“ für Hadoop einführt. Damit kommen die Leistungsverbesserungen von Hive, die durch die Stinger Initiative von Hortonworks erzielt wurden, voll zum Tragen. Der Anwender erhält die Ergebnisse damit in beispiellos hoher Geschwindigkeit.“
Durch Teradata QueryGrid erhalten Anwender mit einer einzigen Query an die Teradata oder Aster Database direkten Self-Service-Zugriff auf Daten und Analyseverfahren in verschiedenen Systemen. Teradata QueryGrid nutzt Analytic Engines sowie Dateisysteme und kann die gesamte Systemleistung ohne spezielle Tools oder besondere Eingriffe seitens der IT auf den Zugriff auf die Daten und ihre Analyse konzentrieren. Datenverschiebungen und Kopiervorgänge werden aufgrund der Verarbeitung der Daten an ihrem Speicherort auf ein Minimum reduziert.
Die Teradata Database 15 ermöglicht mit ihrer QueryGrid-Funktionalität die Verschiebung von Daten in beide Richtungen sowie Push down-Verarbeitung zwischen open-source Hadoop, der Teradata Aster Database und weiteren Datenbanken. Anwender können Queries von der Teradata Database aus initiieren, um auf Teilmengen von Daten zuzugreifen, sie zu filtern und aus Hadoop, der Aster oder anderen Datenbank-Umgebungen zwecks weiterer Verarbeitung zurück in die Teradata Database zu verschieben. Die Analyse kann sowohl Daten aus der Teradata Database als auch aus Hadoop einbeziehen.
In der Teradata Unified Data Architecture, die die Daten aus der Teradata Database, der Teradata Aster Discovery Platform und Hadoop zusammenführt, kann Teradata QueryGrid Queries in Teradata und Aster erweitern und ergänzen, so dass die Anwender zuverlässige Analyseergebnisse erhalten.
Unternehmen arbeiten fortlaufend an ihrer Fähigkeit, Datenanalysen in Komplexität und Breite weiter zu entwickeln, um den Anforderungen eines immer komplexeren und datenintensiveren Geschäftsbetriebs zu entsprechen. Die Schwierigkeit besteht darin, die ganze Vielzahl neuer analytischer Engines, Dateisysteme, Speichertechniken, prozeduraler Programmiersprachen und Datentypen in einer einzigen, zusammenhängenden, vernetzten und komplementären Architektur aufeinander abzustimmen.
„Versuche von Anbietern, Server über Verbünde zu koordinieren, sind aus den verschiedensten Gründen gescheitert. Um Big Data wertschöpfend zu nutzen, sollten die Kunden eine Architektur schaffen, die es ermöglicht, analytische Prozesse über parallele Datenbanken statt über Serververbünde aufeinander abzustimmen. Teradata QueryGrid ist die bislang flexibelste Softwarelösung, die diese Aufgabe meistert“, sagte Hermann Wimmer, Vorstand International, Teradata. „Sobald der Anwender eine analytische Engine und ein File System ausgewählt hat, stimmt die Software von Teradata die analytischen Prozesse über die verschiedenen Systeme mit einer einzigen SQL Query aufeinander ab - ohne dafür die Daten zu verschieben. Teradata lässt außerdem die Nutzung verschiedener Dateisysteme und Engines im selben Workload zu.“
„Mit der Integration von Hadoop und HCatalog mit Aster SQL-H hat Teradata Neuland betreten und seinen Kunden die Möglichkeit eröffnet, erweiterte Analyseverfahren unmittelbar auf große Datenmengen in Hadoop anzuwenden“, sagte Ari Zilka, CTO bei Hortonworks. „Teradata geht nun einen Schritt weiter, indem es das so genannte „Push down Processing“ für Hadoop einführt. Damit kommen die Leistungsverbesserungen von Hive, die durch die Stinger Initiative von Hortonworks erzielt wurden, voll zum Tragen. Der Anwender erhält die Ergebnisse damit in beispiellos hoher Geschwindigkeit.“
Durch Teradata QueryGrid erhalten Anwender mit einer einzigen Query an die Teradata oder Aster Database direkten Self-Service-Zugriff auf Daten und Analyseverfahren in verschiedenen Systemen. Teradata QueryGrid nutzt Analytic Engines sowie Dateisysteme und kann die gesamte Systemleistung ohne spezielle Tools oder besondere Eingriffe seitens der IT auf den Zugriff auf die Daten und ihre Analyse konzentrieren. Datenverschiebungen und Kopiervorgänge werden aufgrund der Verarbeitung der Daten an ihrem Speicherort auf ein Minimum reduziert.
Die Teradata Database 15 ermöglicht mit ihrer QueryGrid-Funktionalität die Verschiebung von Daten in beide Richtungen sowie Push down-Verarbeitung zwischen open-source Hadoop, der Teradata Aster Database und weiteren Datenbanken. Anwender können Queries von der Teradata Database aus initiieren, um auf Teilmengen von Daten zuzugreifen, sie zu filtern und aus Hadoop, der Aster oder anderen Datenbank-Umgebungen zwecks weiterer Verarbeitung zurück in die Teradata Database zu verschieben. Die Analyse kann sowohl Daten aus der Teradata Database als auch aus Hadoop einbeziehen.
In der Teradata Unified Data Architecture, die die Daten aus der Teradata Database, der Teradata Aster Discovery Platform und Hadoop zusammenführt, kann Teradata QueryGrid Queries in Teradata und Aster erweitern und ergänzen, so dass die Anwender zuverlässige Analyseergebnisse erhalten.