Публикации
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
HPE: легкий путь в IIoT, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
FusionStorage 8.X: облачное хранилище для ЦОД нового поколения, статья
Микросхемы ускорения вычислений нейросетей, статья
Persistent Memory: новый уровень хранения данных, статья
Как строить озера данных? , статья
End-to-end NVMe AFA-массивы Huawei, статья
SweRV Core – первое RISC-V процессорное ядро Western Digital, статья
Преимущества использования SCM-кэша в составе внешних СХД HPE, статья
Технологии кэширования данных современных СХД, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Dremio: повышение эффективности озер данных

17, август 2020  —  Рынок озер данных переживает стремительный рост. Все больше данных хранится в облачных хранилищах озер данных, таких как AWS S3 и Microsoft ADLS. По своей природе озера дан ных отличаются от хранилищ данных тем, что они не требуют строгой схемы для определения данных перед загрузкой данных, что упрощает организациям сбор необработанных данных из многих систем для анализа. Однако с внедрением озера данных возникают проблемы. Традиционные механизмы SQL, такие как Presto и Athena, слишком медленны для запроса данных непосредственно из озер данных для большинства аналитических сценариев использования за пределами некоторых пограничных специальных запросов. Поэтому большинство организаций предпочитают использовать комбинацию хранилищ данных, экстрактов, кубов и ETL для извлечения данных из хранилищ озер данных. Однако когда системы хранилищ данных масштабируются при использовании, их стоимость владения становится невероятно высокой. Кроме того, существует определенная привязка к поставщику, поскольку решения для хранилищ данных являются проприетарными системами.

Читать обзор полностью: http://www.storagenews.ru/news/2020/Dremio-1.pdf

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Dremio

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.