Caratteristiche in evidenza

Integrazione profonda nell'ecosistema Hadoop

Sfrutta Hive, Hbase e Spark utilizzando una singola connessione di database. Su cloud, on premise o in entrambi gli ambienti, accedi ai dati in vari database relazionali e Hadoop.

Ottimizzatore avanzato basato sui costi e MPP (massive parallel processing)

Esegui query più intelligenti che supportano più utenti contemporaneamente con meno hardware rispetto ad altre soluzioni SQL per Hadoop. Esegui tutte le 99 query TPCDS, fino a 100 TB, con numerosi utenti simultanei. Fornisce un parser SQL con conformità ANSI per eseguire le query da dati di streaming non strutturati utilizzando nuove API.

Abilitato per la data science

Crea, addestra, implementa e gestisci modelli di AI, prepara e analizza i dati per il machine learning in un singolo ambiente integrato. Esegui l'integrazione con Apache Spark per una distribuzione dei dati facilitata e un'elaborazione più veloce.

Compatibilità SQL con altri fornitori, prodotti e sottolinguaggi

Esegui l'integrazione con Oracle, la famiglia di prodotti IBM Db2®, tra cui il database AI IBM Db2 e IBM Netezza® e fornisci accesso federato alle fonti RDBMS (relational database management system) al di fuori di Hadoop con IBM Fluid Query. Connettiti a HDFS, RDBMS, ai database NoSQL, agli archivi di oggetti e Web HDFS.

Flex ibrido

IBM Hybrid Data Management Platform consente di utilizzare in modo efficace tutti i dati disponibili, indipendentemente da tipo, origine o struttura. Acquista semplicemente FlexPoint IBM e allocali a molteplici risorse con un singolo abbonamento.

Strumenti e interfaccia SQL familiari e intuitivi

Grazie a ODBC (open database connectivity) e JDBC (Java database connectivity) conformi agli standard, un amministratore può facilmente avviare e arrestare servizi, configurare utenti e viste e definire avvisi e notifiche.

Sicurezza aziendale

Valido RBAC (role-based access control - controllo accessi basato sul ruolo), filtraggio dinamico basato su righe, masking dinamico basato su colonne con integrazione di Apache Ranger fornisce attività centralizzate di amministrazione e verifica della sicurezza per data lake. La sicurezza avanzata di riga e colonna consente l'accesso ai dati self-service.

Disponibile su IBM Power Systems

Crea su IBM Power Systems e sfrutta la capacità di riuscire a gestire le applicazioni di dati più avanzate — dai carichi di lavoro mission-critical che si eseguono oggi alla prossima generazione di AI.

Casi di utilizzo

  • Codice binario che scompare in distanza

    Decisioni basate sui dati più accurate

    Problema

    Nuove forme di dati non strutturati e semi-strutturati che necessitano di integrazione con i dati strutturati tradizionali.

    Soluzione

    Integra nuove forme di dati semi e non strutturati (social media, opinioni, audio/video di streaming, log e altro ancora) con i tuoi dati strutturati tradizionali, utilizzando funzionalità avanzate di esecuzione di query.

  • Data center con luci sovrastanti

    Modernizzazione del data warehouse per liberare larghezza di banda e storage

    Problema

    Enormi quantità di dati cronologici o "cold data" che occupano spazio e fanno salire i costi nell'EDW (enterprise data warehouse - data warehouse aziendale) basato su Netezza, Oracle ExaData e Teradata.

    Soluzione

    Modernizza il tuo data warehouse per liberare larghezza di banda e storage. Cloudera Enterprise Data Hub e Db2 Big SQL forniscono una piattaforma di qualità superiore per scaricare dati cronologici o "cold data" che si trovano nei data mart e nei data warehuse Oracle in Hadoop e anche per portare facilmente applicazioni e accelerare il time to value.

  • Giovane che indossa delle cuffie e osserva un codice sul monitor

    Query dei dati in tempo reale e ad hoc

    Problema

    L'accesso ai dati in Hadoop è difficile per gli utenti dei dati, i data scientist, gli analisti della LoB e gli sviluppatori.

    Soluzione

    Metti ai disposizione dei tuoi utenti di dati gli strumenti più adeguati, tra cui Db2 Big SQL integrato con Apache Spark, in modo che possano eseguire query ad hoc e in tempo reale, per soddisfare le esigenze di business.

  • Blocchi neri di aspetto futuristico

    Miglioramenti operativi e di processo

    Problema

    Requisiti crescenti per miglioramenti operativi e di processo.

    Soluzione

    Utilizza la virtualizzazione e la federazione per unificare l'accesso ai dati nel data warehouse aziendale logico, in Cloud e Hadoop per decisioni basate sui dati più accurate.

Next Steps

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