Massive Query Concurrency
מקביליות שאילתות רבה מבלי לפגוע בביצועים –
Teradata High Concurrency
Teradata Vantage השיקה את ה-Adaptive Optimizer הייחודי שלה זה מכבר, על בסיס ניסיון של עשרות שנים בתחום זה והוא שמאפשר את מקביליות השאילתות הגדולה שלה וזמני התגובה הקצרים, מבלי שתדרשו להגדיל את ה-compute או לעשות scale out בכל פעם שיש עומס במערכת. ה-Teradata Adaptive Optimizer בונה Execution plan ראשוני ותוך כדי ריצה מתקף ומתאים אותו. הדבר חשוב בפרט כשמדובר בשאילתות מורכבות שמערבות מספר טבלאות גדולות או שאילתות אשר מאחזרות מידע מבוזר מ-Data Platforms נוספים כדוגמת Azure Blobs, AWS S3 Buckets, Hadoop (מה שמסוקר על ידי Gartner תחת הקטגוריה שלLogical Data Warehouse).
ה-Adaptive Optimizer מאפשר בין היתר גם לגשת לשני העותקים השונים של כל טבלה, אשר שמורים לצרכי High Availability וזאת בהתאם לעומסים שנגרמים משאילתות אחרות אשר מעמיסות ברגע נתון את העותק הראשון של טבלה זו.
בנוסף, ה-Teradata Adaptive Optimizer נועד לביצוע שאילתות לא מתוכננות (Ad Hoc) ועל כן מאפשר לבצע אותן בצורה אופטימלית מבלי שצריך להכניס אינדקסים מרובים, Hints או ליישם דרכים ידניות אחרות שנועדו לעזור לזירוז השאילתות.
הייחודיות של ה-Teradata Optimizer מתבטאת בכך שהוא מובנה לביצוע אנליטיקה כבדה כולל Joins על מספר טבלאות ענקיות (לא רק טבלה אחת ענקית) ועל מאסות של נתונים באמצעות סדרה של מאפיינים טכנולוגיים יחודיים. לדוגמא, יכולת ה-Pipelining שמאפשרת תוך כדי ביצוע Table Scan על טבלה A ענקית, לשלוח את השורות שמקיימות את תנאי הסריקה, לשלב הבא בשאילתה (לדוגמא ביצוע ג'וין עם טבלה B) וכד'.
לבסוף מערכת ניהול המשאבים אוטומטית ואוטונומית הקרויה ה-TASM: Teradata Active System Management, המצויה בליבה של Teradata מאפשרת הקצאה ותיחום של המשאבים השונים המופנים לריצוי של כל סוג שאילתה בהתאם לדחיפות שלה, לבכירות של מי ששואל אותה לסוג וכמות המידע שיאוחזר, ועוד.
באופן הזה, היא מאפשרת להבטיח שסך השאילתות הנדרשות לריצה ברגע נתון על אותו Data Warehouse / Data Lake יוכלו לרוץ במקביל ולספק לכל שאילתה את ה-SLA הנדרש לה מבלי שתצטרכו להגדיר Compute Cluster / Data Warehouse נפרד לכל סוג Work Load (דבר שאינו אופטימלי כיוון שאם אין עומס על Compute Cluster מסוים, בטח תרצו שהמשאבים הללו לא ישארו מובטלים אלא יופנו לזירוז הרצה של שאילתות אחרות!).
התחכום של ה- Teradata Resource Management גם כן מאפשר לכם להימנע מפיצול ה-Data Warehouse & Data Lake לאינסטנסים נפרדים רק כדי להבטיח במאה אחוז ששאילתות טקטיות (Sub-Second Response) שמשרתות לקוחות חיצוניים (או לקוחות קריטיים אחרים), לא יתעכבו כלל וזאת למרות שבאותו העת דאטה סיינטיסט מריץ עיבודים סטטיסטים מורכבים או דוחות BI כבדים רצים.
התקשרו אלינו וקבלו ייעוץ חינם ללא התחייבות
- למידע נוסף, ניתן לפנות לטל נועם
- 050-8234085
- tal@ncr.co.il
מקביליות שאילתות רבה מבלי לפגוע בביצועים –
Teradata High Concurrency
Teradata Vantage השיקה את ה-Adaptive Optimizer הייחודי שלה זה מכבר, על בסיס ניסיון של עשרות שנים בתחום זה והוא שמאפשר את מקביליות השאילתות הגדולה שלה וזמני התגובה הקצרים, מבלי שתדרשו להגדיל את ה-compute או לעשות scale out בכל פעם שיש עומס במערכת. ה-Teradata Adaptive Optimizer בונה Execution plan ראשוני ותוך כדי ריצה מתקף ומתאים אותו. הדבר חשוב בפרט כשמדובר בשאילתות מורכבות שמערבות מספר טבלאות גדולות או שאילתות אשר מאחזרות מידע מבוזר מ-Data Platforms נוספים כדוגמת Azure Blobs, AWS S3 Buckets, Hadoop (מה שמסוקר על ידי Gartner תחת הקטגוריה שלLogical Data Warehouse).
ה-Adaptive Optimizer מאפשר בין היתר גם לגשת לשני העותקים השונים של כל טבלה, אשר שמורים לצרכי High Availability וזאת בהתאם לעומסים שנגרמים משאילתות אחרות אשר מעמיסות ברגע נתון את העותק הראשון של טבלה זו.
בנוסף, ה-Teradata Adaptive Optimizer נועד לביצוע שאילתות לא מתוכננות (Ad Hoc) ועל כן מאפשר לבצע אותן בצורה אופטימלית מבלי שצריך להכניס אינדקסים מרובים, Hints או ליישם דרכים ידניות אחרות שנועדו לעזור לזירוז השאילתות.
הייחודיות של ה-Teradata Optimizer מתבטאת בכך שהוא מובנה לביצוע אנליטיקה כבדה כולל Joins על מספר טבלאות ענקיות (לא רק טבלה אחת ענקית) ועל מאסות של נתונים באמצעות סדרה של מאפיינים טכנולוגיים יחודיים. לדוגמא, יכולת ה-Pipelining שמאפשרת תוך כדי ביצוע Table Scan על טבלה A ענקית, לשלוח את השורות שמקיימות את תנאי הסריקה, לשלב הבא בשאילתה (לדוגמא ביצוע ג'וין עם טבלה B) וכד'.
לבסוף מערכת ניהול המשאבים אוטומטית ואוטונומית הקרויה ה-TASM: Teradata Active System Management, המצויה בליבה של Teradata מאפשרת הקצאה ותיחום של המשאבים השונים המופנים לריצוי של כל סוג שאילתה בהתאם לדחיפות שלה, לבכירות של מי ששואל אותה לסוג וכמות המידע שיאוחזר, ועוד.
באופן הזה, היא מאפשרת להבטיח שסך השאילתות הנדרשות לריצה ברגע נתון על אותו Data Warehouse / Data Lake יוכלו לרוץ במקביל ולספק לכל שאילתה את ה-SLA הנדרש לה מבלי שתצטרכו להגדיר Compute Cluster / Data Warehouse נפרד לכל סוג Work Load (דבר שאינו אופטימלי כיוון שאם אין עומס על Compute Cluster מסוים, בטח תרצו שהמשאבים הללו לא ישארו מובטלים אלא יופנו לזירוז הרצה של שאילתות אחרות!).
התחכום של ה- Teradata Resource Management גם כן מאפשר לכם להימנע מפיצול ה-Data Warehouse & Data Lake לאינסטנסים נפרדים רק כדי להבטיח במאה אחוז ששאילתות טקטיות (Sub-Second Response) שמשרתות לקוחות חיצוניים (או לקוחות קריטיים אחרים), לא יתעכבו כלל וזאת למרות שבאותו העת דאטה סיינטיסט מריץ עיבודים סטטיסטים מורכבים או דוחות BI כבדים רצים.
התקשרו אלינו וקבלו ייעוץ חינם ללא התחייבות
- למידע נוסף, ניתן לפנות לטל נועם
- 050-8234085
- tal@ncr.co.il
