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            Teradata推出適用各種部署環境的全球最強分析數據庫
            作者:ctm
            來源:本站原創
            更新時間:2016/9/21 10:42:00
            正文:
            在AWS、Microsoft Azure、Teradata托管云、VMware®和Teradata IntelliFlex™等任意平臺組合上輕松部署Teradata數據庫
            中國,北京 – 全球領先的數據分析解決方案供應商Teradata天睿公司(Teradata Corporation,紐交所:TDC)推出Teradata Everywhere™,成為業內首家在多種公有云、托管云和本地部署環境下部署全球最強海量并行處理(MPP)分析數據庫的廠商。這些部署環境包括亞馬遜AWS(Amazon Web Services)、Microsoft Azure、Teradata托管云(Teradata Managed Cloud)、VMware®虛擬化軟件和Teradata IntelliFlex™平臺。隨著企業不斷遷移至混合云架構,Teradata天睿公司為企業客戶提供多種部署選擇,并確保在各個部署模式下數據庫的兼容性,引領行業發展潮流。Teradata Everywhere采用通用數據庫帶來混合架構中部署的靈活性,能夠在不同環境間轉移工作負載,以應對不斷演進的業務需求,支持企業不斷變化的部署策略和成本要求。
             
            Teradata天睿公司不斷增強Teradata數據庫(Teradata Database)的核心功能,為這些部署選項帶來最優性能和靈活部署能力。依托最新MAPS架構帶來的彈性部署能力,將能夠無縫擴展或縮小Teradata數據倉庫的規模,應對不斷變化的業務需求。MAPS還將提供更強的并發處理能力和始終如一的高性能戰術查詢。此外,Teradata數據庫適配性優化器(Adaptive Optimizer)將按照部署環境自動調整,以提供最高效的查詢計劃、最快的查詢執行速度和最佳的系統使用效率。
             
            Teradata天睿公司執行副總裁兼首席產品官Oliver Ratzesberger表示:“這一切都是為交付完美的客戶選擇方案,也就是企業需要的敏捷、靈活的全方位數據和分析環境。依托Teradata Everywhere,企業將能夠在本地和云端環境下部署完全相同的Teradata數據庫。無論客戶選擇的環境組合為何,Teradata都引領行業潮流敏捷、靈活的全方位數據和分析能力。企業將無需處理不同環境的兼容性問題,而是集中精力運行分析任務,提升業績!
            Teradata 數據庫是業內首個可在多種公有云、托管云、VMware虛擬化平臺和專用平臺上實現定制化的MPP分析數據庫。如無另行聲明,Teradata Everywhere將在全球范圍內發布,為以下系統帶來Teradata系統的強勁性能:
             
             
            Teradata數據庫已在全球十幾個地區的AWS Marketplace上發布。目前,Teradata數據庫已經適用海量并行處理配置,且可擴展至多達32個節點。適用AWS的Teradata數據庫最新迭代版本具備強大的性能和可靠性,其便利性更新包括節點故障自動恢復、Amazon簡易存儲服務(Amazon Simple Storage Service,S3)中數據備份、恢復和查詢功能,以及通過軟件生態系統啟動模板實現的一鍵自動化部署功能。適用AWS的Teradata數據庫目前已在AWS GovCloud、南美洲和中國以外所有地區發布。
             
             
            Teradata數據庫將首次在Microsoft Azure Marketplace上發布,客戶可按需或隨用隨付(Pay-as-you-go)方式選擇使用Teradata數據庫全部功能。即將在Azure Marketplace上發布的Teradata數據庫將提供全部功能及海量并行處理配置,可擴展至多達32個節點。適用Azure 的Teradata數據庫預計將于2016年四季度在US Gov Iowa、US Gov Virginia和西印度洋地區及中國以外的大多數地區的Azure上發布。
             
             
            除通過Teradata配置的美國數據中心提供服務外,Teradata天睿公司還將依托位于德國的托管云數據中心基礎設施,在歐洲Teradata托管云上發布Teradata數據庫。Teradata托管云由Teradata專家監管,客戶將無需管理IT基礎設施,而是致力于獲取分析和商業洞察。該業務預計將于2016年三季度在歐洲發布。
             
             
            Teradata虛擬機版本(Teradata Virtual Machine Edition,TVME)在可運行的預設置虛擬機鏡像內可為所有企業VMware環境帶來完整功能的Teradata數據庫。企業可運用既有虛擬化基礎設施,在多達32個虛擬節點上部署Teradata數據倉庫。TVME具備靈活的授權條款,幫助企業靈活地向上或向下按需擴展配置,甚至可實現測試或開發等特殊用途的多重實例部署。TVME預計將于2016年三季度發布。
             
             
            Teradata數據庫充分利用Teradata下一代IntelliFlex平臺強大優勢,該平臺提供獨立擴展處理能力和存儲容量、高級內存計算技術,可縮短系統擴展時的停機時間。Teradata這一前沿技術平臺還將進一步升級以下配置:
             
            •          每機柜可部署多達12個節點,性能密度翻倍;
             
            •          內存容量翻倍,每節點容量多達1TB;
             
            •          全固態硬盤配置,實現最強查詢響應性能。
             
            IntelliFlex目前已經發布,搭載新功能配置的IntelliFlex平臺將于2016年四季度發布。
             
             
            Teradata數據庫MAPS架構將為整個分析生態系統帶來高數據可用性。系統擴展后,該功能通過一次一表式(Table-at-a-time)在線重新配置,避免數據重新分配的耗時,在用戶最方便時選擇性重新分配表格。MAPS架構將提供:
             
            •          將系統擴展時停機時間縮短約90%;
             
            •          可擴展/縮小Teradata數據庫系統的云端部署彈性;
             
            •          始終如一的高性能戰術分析及更強的查詢并發處理能力。
             
            Teradata數據庫MAPS架構將于2017年二季度發布。
             
            Teradata數據庫適配性優化器
             
            Teradata數據庫優化器長期以來被客戶和分析師奉為優化器的黃金準則。該優化器將從2017年二季度開始增加數據流內查詢再規劃功能,該功能在查詢執行時運用實際與評估比對結果,改變查詢步驟。全新的特定平臺適應性成本計算將能夠識別并適應主機平臺,使Teradata Everywhere能夠針對特定平臺交付更強的性能。
             
            IDC分析及信息管理群組副總裁Dan Vesset表示:“企業管理并分析數據以及從數據中獲取價值的能力將越來越依靠優化數據管理,而通過多平臺方案部署才能夠迅速適應不斷變化的商業需求。多種平臺選擇方案可確保技術不阻礙業務發展,而是支持企業適應能力及優化數據管理的能力!
             
            Meredith公司商業智能技術與基礎設施總監Brian Tournier表示:“在本地數據倉庫和Teradata托管云中部署具備同樣功能和使用同樣SQL語言的同一Teradata數據庫,為我們提供了現場測試系統,同時還可作為異地災難恢復系統,無需占用任何數據中心或管理資源。將公有云環境下同樣的Teradata數據庫添加到混合部署組合方案內,為我們提供完美的混合環境,以較低成本處理最高負載以及計劃外的新應用,而無需為過剩處理能力撥付預算!
             
            Gartner公司發表相關報告《混合型數據庫管理系統云落地,以及你想了解它的原因!》,深入探索混合云的影響力。請點擊此處下載報告。
             
            Teradata Everywhere™與Teradata Borderless Analytics將協力支持企業轉型及全新業務模式。當前發布的Teradata Everywhere™多個產品升級將在2016年三季度到2017年二季度期間正式發布。
             
             
             
             
             
               
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