L’entrepôt de données d’entreprise cloud natif d’IBM est conçu pour opérationnaliser l’analyse commerciale et les charges de travail d’IA, en unifiant les données et en les rendant accessibles et évolutives partout. Avec un nouveau support pour les formats ouverts tels que Parquet et Apache Iceberg, et l’intégration avec watsonx.data lakehouse d’IBM, Netezza permet aux ingénieurs en traitement de données, aux spécialistes des données et aux analystes de données d’exécuter des charges de travail complexes sans ETL supplémentaire ou transfert de données. Netezza utilise la mise à l’échelle élastique basée sur l’IA pour permettre l’efficacité des charges de travail et la prévisibilité des coûts dans le cloud, à l’échelle d’une grande entreprise. Les clients existants des appliances Netezza peuvent bénéficier de mises à niveau fluides et sans risque, ce qui leur permet de moderniser leurs systèmes à leur rythme.
IBM Netezza Performance Server est disponible en tant que service entièrement géré sur AWS et Azure , maintenant conforme à l’HIPAA, ainsi qu’en autogestion sur IBM Cloud et IBM Cloud Pak for Data Systems (PDF).
Mettez les charges de travail d’IA à l’échelle, pour toutes vos données, partout, avec Netezza et watsonx.data
Exécutez Netezza Performance Server, maintenant disponible en tant que service sur AWS, comme vous l’avez toujours fait
Faites entrer votre appliance Netezza Performance Server dans la nouvelle génération et déployez-la n’importe où : aaS, hybride, sur site. Intégrez de façon fluide le nouveau magasin de données watsonx.data, construit sur une architecture data lakehouse.
Le cloud computing élastique de Netezza permet également une tarification élastique granulaire. Vous pouvez augmenter ou diminuer votre capacité et ne payer que pour ce que vous utilisez, sans taille de T-shirt. Les sorties de notre modèle d’analyse des charges de travail d’IA peuvent être utilisées pour prévoir et programmer la mise à l’échelle en fonction des besoins en charges de travail
Obtenez des analyses et un retour sur investissement plus rapides avec un rapport qualité-prix supérieur grâce au traitement à parallélisme massif.
Assurez la visibilité des données, l’auditabilité, le masquage de données, les contrôles d’accès et bien plus encore dans une plateforme unique.
Déployez des traitements de machine learning rapides et évolutifs pour Python et SQL sans déplacer vos données.
Interrogez les données de datalake en quelques minutes grâce aux fonctionnalités SQL sur Parquet de Netezza.
Obtenez une mise à niveau avec une seule ligne de commande vers le déploiement de votre choix.
Répondez à vos besoins métier spécifiques
« Netezza on Cloud nous a offert une vitesse exceptionnelle sans espace supplémentaire dans le centre de données. Nous avons déplacé ELT et SQL dix fois plus vite et sans aucun dommage. Il n’y a pas de coûts imprévus avec Netezza. Une seule facture et c’est tout. »
- David Birmingham, Architecte de solutions en chef chez Sirius
« La migration a été simple et s'est déroulée sans problème. Il ne nous a fallu que sept semaines pour que [notre client] soit opérationnel, ce qui lui a permis de réduire le temps nécessaire aux analyses et à la prise de décision. »
— K. Balaji, Vice-président exécutif et chef des services de laboratoire chez Findability Sciences Inc.
« Avec Netezza Performance Server, nous pouvons surveiller les rapports de données d’appels qui agrègent une énorme quantité de données afin de détecter en temps réel les problèmes de qualité et les pertes de marge. Ces rapports, dont l’exécution prenait auparavant plusieurs heures, s’exécutent désormais en quelques secondes à peine. »
- Mano Haran, Directeur senior de l’informatique chez iBasis
« Avec une seule commande simple, nz_migrate, nous avons déplacé nos tables, données et procédures stockées depuis notre ancien Netezza vers le nouveau Netezza Performance Server, et nous avons pu le faire seuls. »
- Une entreprise leader dans les études de marché internationales
« Nos requêtes les plus longues aboutissent bien plus vite qu’auparavant et nous n’avons rencontré aucun problème de latence due à des accès concurrents lors de l’exécution de centaines de requêtes simultanées. »
- Un client du secteur de la santé
Oui, IBM Netezza Performance Server pour le cloud est 100 % compatible avec vos charges de travail Twinfin, Striper et Mako existantes. Il s’agit du même moteur de base de données qui a été réorganisé et reconfiguré pour le cloud et qui contient les mêmes utilitaires, mais désormais disponibles sous forme d’appels d’API REST dans le cloud.
Pour une utilisation sur site, dans l’architecture hyperconvergée IBM Cloud Pak for Data System, les clients Netezza Performance Server se connectent à l’hôte Netezza Performance Server qui s’exécute en tant que conteneur Docker nommé ipshost1 sur le nœud de plan de contrôle du système. L’hôte est configuré avec un nom d’hôte et une adresse IP spécifiques lorsque le système est installé et provisionné sur le réseau du client.
Pour Netezza dans le cloud, les sauvegardes et les restaurations sont enregistrées dans le conteneur d’objets, à savoir IBM Cloud Object Storage, Amazon Web Services (AWS) S3 ou Azure Blob Storage.
En savoir plus avec IBM Learning Center :
Oui. Netezza Performance Server as a Service est un entrepôt de données analytique, entièrement géré et cloud natif, basé sur une architecture de traitement massivement parallèle [MPP], disponible sur les clouds publics.
IBM Performance Server for PostgreSQL a été modernisé et renommé IBM Netezza Performance Server for IBM Cloud Pak for Data.
Une étude du mois de juin 2020 sur le coût de possession réalisée par Cabot Partners montre que Netezza Performance Server surpasse ses concurrents dans les domaines clés.
Netezza Performance Server permet aux spécialistes des données de créer, former et déployer rapidement des modèles de machine learning dans la base de données. Grâce au machine learning cognitif, Netezza fournit des analyses de base de données à vos spécialistes des données, permettant ainsi à ces derniers de collaborer au sein d’une plateforme unique. L’intégration de Spark et la prise en charge de Python et R permettent une adoption rapide et poussée de la science des données et du machine learning à grande échelle.
Pour migrer les données d’IBM PureData System for Analytics vers Netezza dans le cloud, vous pouvez utiliser la méthode de sauvegarde et de restauration ou la commande « nz_migrate ». REMARQUE : pour effectuer une migration ou vous connecter à Netezza dans le cloud depuis Mako, vous devez avoir la version 7.2.1.9 P1 ou antérieure.
La plupart des clients estiment que la compatibilité à 100 % rend la migration facile et qu’ils peuvent l’effectuer eux-mêmes. Il suffit d’utiliser la commande « nz_migrate ». Toutefois, si vous le souhaitez, IBM Expert Labs peut vous aider. L’achat de Netezza Performance Server inclut deux offres de support : (1) Installation et configuration de Netezza Performance Server pour vos charges de travail, y compris un atelier opérationnel, et (2) Trois mois d’Expertise Connect Advanced pour vous conseiller sur la migration de vos charges de travail vers IBM Cloud Pak for Data System.
IBM Knowledge Center contient des informations générales sur les méthodes de sauvegarde et de restauration, ainsi qu’une description de l’utilisation des solutions de stockage tierces qui sont prises en charge par le système Netezza.
Actuellement, il existe des centres de données IBM Cloud, AWS et Microsoft Azure prenant en charge Netezza Performance Server dans plusieurs endroits en Amérique du Nord, en Europe et en Asie-Pacifique. De nouveaux centres de données IBM Cloud sont constamment ajoutés. Pour en savoir plus, contactez votre représentant IBM ou demandez une consultation gratuite.
L’automatisation et la reprise automatique intégrées, disponibles sur IBM Cloud, AWS et Microsoft Azure, assurent haute disponibilité et tolérance aux erreurs au déploiement de Netezza avec une intervention minimale, ce qui permet de garantir que votre entrepôt de données sera opérationnel 24 h/24 et 7 j/7.
Netezza Performance Server est disponible sur IBM Cloud, AWS et Azure.