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AtScale将其业务智能抽象平台转移到云上

  • 产经
  • 2020-01-21 19:39:12
  • 来源:

AtScaleInc.今天发布了一个云版的业务智能抽象平台,声称简化了使用驻留在单个云、多个云或组合中的数据提供大规模分析环境的过程。

今天,亚马逊网络服务公司(AmazonWe bServicesInc.)、微软公司(Micros of t Corp.)和谷歌公司(GoogleInc.)的云平台上都可以在市场上找到AtScaleCloud。该软件现在支持各种云数据库,包括AWS的Elastic Map Reduce和Redshift、Google的BigQuery和Cloudera Inc.、Hortonworks Inc.、MapR Technologies Inc.和Snowflake Computing Inc.的大数据平台。

AtScale为Hadoop集群或其他后端数据存储提供了一个抽象层,使其能够被广泛的商业智能应用程序访问,而不需要广泛的数据提取/转换/加载过程。AtScale的联合创始人兼首席执行官戴夫·马里亚尼(Dave Mariani)表示:“你不必担心数据在哪里,也不用担心数据是如何存储的。

在AtScale中构建的模型可以运行任何地方,将任何支持的BI工具连接到任何数据平台。性能是通过公司的查询加速技术AdaptiveCache提高的,该技术实时分析查询模式以优化响应。

这种功能消除了对数据集市的需求,这些集市是小型数据库,包含从数据湖或仓库提取数据。抽象层支持一组通用语义查询,从Excel电子表格到Tableau软件公司的可视化工具。

at Scale拦截查询并将其重写到包含语义模型、治理规则和数据谱系映射的公共元数据存储库。自适应缓存创建汇总表,机器学习算法生成“智能聚合”,根据历史活动预测未来的查询。

马里亚尼说,AtScale在任何位置查询数据的能力消除了将数据移动到云中时耗时的数据传输和清洗过程。

他说:“以前,您会将数据复制到AWSS3,在Redshift中创建一个模式,将数据加载到Redshift中,在Tableau中构建一个数据模型,调整Redshift以获得性能,然后报告并返回并重复另一个BI工具的数据建模过程。使用AtScaleCloud,“您将数据复制到S3,在AtScale中创建一个虚拟立方体,并从任何BI工具报告。您不必将数据加载到Redshift中,但客户可以获得与Redshift中的数据相同的性能。”


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