Cedrusdata

CedrusData – это аналитическая система, которая позволяет компаниям эффективно анализировать все свои данные через единый интерфейс.

Внедрение Cedrusdata способствует достижению следующих целей:

• Быстрое извлечение ценности из данных предприятия.
• Повышение производительности сотрудников, принимающих решения на основе данных.
• Снижение нагрузки на инженеров платформы данных и удешевление инфраструктуры.

CedrusData позволяет организациям удобно и быстро анализировать все свои данные в озерах данных, корпоративных хранилищах и операционных системах через единый интерфейс доступа, одновременно снижая расходы на аналитическую инфраструктуру за счет эластичной масштабируемости, уменьшения дупликации данных и переноса нагрузки из корпоративных хранилищ в более дешевые озера данных. CedrusData подключается к источникам данных организации и предоставляет пользователям единое логическое представление всех данных через SQL-интерфейс.

Поддерживаемые источники данных:

• Озера данных в HDFS и S3-совместимых хранилищах.
• Аналитические системы (Vertica, Greenplum, ClickHouse, Teradata, и др.).
• Транзакционные системы (Postgres, MySQL, Oracle, SQL Server и др.).
• NoSQL системы (Cassandra, MongoDB, Redis, Kafka и др.).

Наличие SQL-интерфейса позволяет пользователям подключаться к CedrusData из популярных приложений, включая BI-системы, ETL-инструменты, приложения для анализа и обработки данных (Apache Spark, Jupyter, и пр.), а так же внутренние приложения предприятия.

CedrusData это массивно-параллельная вычислительная система с SQL-интерфейсом на основе open-source проекта Trino. После получения SQL-запроса, CedrusData определяет оптимальную стратегию доступа к данным, выполняет чтение данных из источников, после чего производит финальную обработку и объединение данных в кластере. Полученный результат может быть передан непосредственно приложению или пользователю, или записан в другой источник данных.

CedrusData обеспечивает высокую производительность за счет реализации следующих подходов:

• Обработка данных происходит параллельно на одном или нескольких вычислительных серверах, обеспечивая эластичную масштабируемость в облаке и on-premise.
• CedrusData использует колоночное представление данных, которое наилучшим образом подходит для выполнения сложных аналитических запросов.
• Интеллектуальный оптимизатор запросов выбирает наиболее производительную стратегию доступа к данным, минимизируя нагрузку на источники, и одновременно уменьшая количество передаваемых по сети данных.