多=乱？Vertica个不服

你们有没有想过，如果每一条信息、每一个数据都是肉眼可见的，这个世界会变成什么样子？也许就会像下图这样，所有的物体都被信息和数据所覆盖。

事实上，在现代化的数据基础架构中，数据可以说是无处不在。它存在于像CRM和ERP这样的业务系统、用来收集机器生成的数据的传感器、推文和其他社交媒体、网络日志和数据流和天然气和电网及移动网络等。

面对如此庞杂的数据，光是简单的存储和管理就让不少企业头疼，大规模分析更是企业的梦魇。

为了应对数据庞大的规模和复杂性，对数据的容量、速度和多样性进行管理，更具创新性的大数据分析平台应运而生。从预见性维护到客情维护，再到财务合规和网络优化，受益于大数据平台的企业正在改变着零售、医疗保健、电信、能源及很多其他行业，这也是为什么越来越多的企业通过Vertica分析平台补充或替换遗留下的数据仓库。相比以往的企业数据仓库，Vertica提供了更好的性能、更少的支出和更快速的ROI。

规模的无限扩展以便存储或管理大量数据。如今，数据的规模可能是千兆、兆兆字节，以后可能就会达到拍字节甚至是艾字节。Vertica面向大众提供了一个简单的但十分强大、可扩展的MPP SQL分析数据库，该数据库同时具有线性伸缩和原生高可用性。通过无限添加工业标准服务器，就可以轻松地无限扩展SQL分析解决方案。

实时分析架构。大多时候，用户并没有足够的经历和耐心等待结果，这就要求分析数据库应该具有可伸缩性，以满足SLAs和执行查询性能要求。而Vertica的宗旨之一，就是坚决不浪费用户一分一秒，运行查询的速度比传统企业数据库快了50倍，用户几乎可以实时对数据进行查看，以往要耗费几个小时甚至几天时间的操作现在只需要短短几秒钟，分析团队因此可以更加高效，在关键业务问题出现时也可以立刻做出反应。

与现有的BI、ETL工具进行集成。如果您的大数据分析要依赖于提取、转换、（ETL）加载工具或是基于SQL的可视化，那么您的分析平台应该提供更强大的SQL，并且能与除主要供应商提供的工具以外的工具合作。所有现有的SQL编程工具和语言都能无缝地合作，使得用户多年来受益于这些技术来支撑投资和培训工作。市场上领先的BI和可视化工具都是紧密集成的，如Cognos、 Looker、MicroStrategy、Tableau及其他一些工具，当下流行的ETL工具如Informatica、 Talend、 Pentaho等等也是如此。

通过支持Apache Kafka、Apache Spark、Apache Hadoop、Python等的生态系统友好的架构，Vertica能为用户开源项目提供企业级大数据分析。Vertica SQL on Apache Hadoop提供了在Hadoop数据上执行SQL查询的快和适合企业的方法。充分消化在大数据分析市场多年所积累的经验，全面开放平台，充分利用Hadoop集群的力量。用户可以自由地执行分析，不用考虑数据格式或Hadoop的分配使用。

在数据库内进行分析。根据以往经验来看，查看由分析引擎提供的内置SQL分析函数的深度是很重要的，必须要对提供的SQL分析的种类进行深入分析，更不用说对数据进行分析了。Vertica提供了一套强大且不断增长的数据库分析和机器学习功能及算法，无需将信息提取到单独的环境中进行处理，在原地就能完成分析计算，节省不少时间和精力。

来源 https://mp.weixin.qq.com/s/k_ddZv5i6fgowhnwbctdlg