Serviços e ferramentas compatíveis com o Netezza Performance Server
Opções de implantação: Netezza Performance Server para " Cloud Pak for Data System 'Netezza Performance Server para " Cloud Pak for Data 'IBM ' Netezza Performance Server para ' Cloud Pak for Data as a Service
Saiba mais sobre os serviços e as ferramentas compatíveis com o Netezza Performance Server com o suporte do Cloud Pak for Data.
A tabela a seguir lista os serviços e ferramentas que podem ser instalados no Netezza Performance Server.
Observação: Todos os serviços e ferramentas listados estão disponíveis para instalação ou conexão por meio do Netezza Performance Server. Uma marca de seleção indica uma instalação disponível.
| Serviço ou ferramenta | Netezza for Cloud Pak for Data as a Service | Netezza for Cloud Pak for Data System 1.0.X | Netezza for Cloud Pak for Data System 2.0.X | Netezza for Cloud Pak for Data |
|---|---|---|---|---|
| Drivers de linguagem SQL (disponíveis em todas as implementações) | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| Repositório Anaconda para Cloud Pak for Data | ✔ | |||
| Superconjunto Apache | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| Cognos Analytics | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| DataStage | ✔ | ✔ | ||
| InfoSphere Information Server | ✔ | ✔ | ||
| Redash | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| Ferramentas de administração de SQL de terceiros | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| Watson Knowledge Catalog | ✔ | ✔ | ||
| Watson OpenScale | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| Watson Query | ✔ | ✔ | ||
| Watson Studio | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
Serviços e ferramentas de IA
- Watson Knowledge Catalog
- Use Watson Knowledge Catalog para gerenciar catálogos com o suporte de uma estrutura de governança de dados e proteção de dados.
- Watson OpenScale
- Use Watson OpenScale para analisar e monitorar sua IA e as decisões tomadas para mitigar a tendência e o desvio.
- Watson Query
- Use Watson Query para armazenar em cache e acessar dados distribuídos com mais eficiência, sem replicação ou movimentação de dados.
- Watson Studio
- Use Watson Studio para criar projetos de análise e trabalhar de forma colaborativa com os dados. Você pode escolher as ferramentas necessárias para analisar e visualizar dados, limpar e modelar dados, ingerir dados de streaming ou criar e treinar modelos de aprendizado de máquina.
Serviços e ferramentas de análise
- Cognos Analytics
- Use Cognos Analytics para criar e compartilhar visualizações impressionantes de análises de autoatendimento, que são infundidas com IA e aprendizado de máquina.
- DataStage
- Use DataStage como uma interface gráfica intuitiva para projetar e executar fluxos de dados. DataStage oferece suporte a padrões de extração, transformação e carregamento (ETL) e extração, carregamento e transformação (ELT).
- InfoSphere Information Server
- Use o InfoSphere Information Server para integrar dados e entender, monitorar, limpar e transformar dados com facilidade.
Serviços para desenvolvedores
- Repositório Anaconda para Cloud Pak for Data
- Use o Anaconda Repository for Cloud Pak for Data para gerenciar pacotes de código aberto usados no Jupyter Notebooks e no JuptyterLab e armazenar seus próprios pacotes de propriedade.
Developer Edition
- Rede de DesenvolvedoresIBM Netezza
- Observação: Os emuladores para as edições do IBM Netezza Developer (versão 11.x) foram removidos devido a problemas de licenciamento.
Direcionadores
As especificações e os drivers a seguir são usados para implementar os padrões internacionais do SQL CLI em diferentes ambientes.
- Conectividade de banco de dados abertoODBC)
- Use ODBC como uma especificação da Microsoft™ para uma API que constitui uma implementação dos padrões internacionais para a CLI do SQL nos ambientes de programação C e C++.
- JDBC
- Use JDBC para definir uma API para o ambiente de programação Java™ que os programadores Java™ usam para acessar bancos de dados relacionais e emitir instruções SQL.
- BD do OLE
- Use o OLE DB como um substituto de nível superior para o ODBC para oferecer suporte a uma variedade maior de bancos de dados não relacionais que não necessariamente implementam SQL (por exemplo, bancos de dados de objetos e planilhas).
- .REDE
- Use o .NET Framework para incluir a Framework Class Library (FCL) e permitir que os aplicativos sejam executados no Common Language Runtime (CLR). Esses aplicativos podem acessar diretamente as fontes de dados, como o Netezza Performance Server.
- Driver Go
- Use o driver Go com o pacote de banco de dados/sql da linguagem Go para fazer a interface com o Netezza Performance Server for Cloud Pak for Data no ambiente de programação Go.
- Alquimia SQL
- Use o SQL Alchemy para implementar SQL e mapeamento objeto-relacional no ambiente de programação Python.
Ferramentas de código aberto
- SuperconjuntoApache
- Use Apache Superset para explorar e visualizar seus dados de várias formas, incluindo gráficos, painéis e tabelas geoespaciais.
- Redash
- Use o Redash para editar, analisar e visualizar seus dados.
Ferramentas de administração de SQL de terceiros
- EstúdioAquaData
- Use o AquaData Studio para criar visualmente consultas de dados, analisar dados, editar código SQL e modelar entidades que podem ser convertidas em scripts SQL.
- Coginiti Pro
- Use o Coginiti Pro para criar pipelines e modelos de dados, analisar dados entre plataformas e treinar modelos. O Coginiti Pro também pode catalogar objetos SQL e torná-los facilmente reutilizáveis, com um catálogo pesquisável e um histórico SQL.
- Dbeaver
- Use o Dbeaver para migrar esquemas e dados, analisar e visualizar dados, gerenciar conexões de banco de dados e como editor SQl. O Dbeaver tem muitas extensões para integração com o Excel, Git e outros.
- NexusDB
- Use o NexusDB para criar e gerenciar bancos de dados, tabelas e consultas SQL e use a segurança em vários níveis para manter os dados seguros em servidores e redes.
- SQuirreL SQL
- Use o SQuirreL SQL para visualizar a estrutura de um banco de dados compatível com JDBC, procurar dados em tabelas e emitir comandos SQL em um ambiente Java™.
- Tableau
- Use Tableau para usar um formato de arrastar e soltar para preparar, analisar e compartilhar seus dados com a governança.
- WinSql
- Use WinSql para se conectar a vários bancos de dados, executar consultas estáticas ou dinâmicas, gerar dados de teste e visualizar projetos de bancos de dados. WinSQL também pode ser integrado ao MS Excel.