Il Red Hat Summit Connect torna anche quest’anno, consolidandosi come il principale evento in Italia dedicato all'innovazione tecnologica e al mondo open source. Le due tappe italiane, che si terranno il 7 novembre a Roma e il 19 novembre a Milano, rappresentano...
FARE QUALITÀ
Perché lo abbiamo scelto
Tutti i dati, un unico posto
Dremio consente di unificare dati provenienti da diverse fonti e di accedervi in modo facile e veloce attraverso un’interfaccia unificata.
Analisi in tempo reale
Consente di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, senza la necessità di trasferire i dati su un’altro sistema.
Prestazioni
sfrutta il potere di calcolo distribuito per elaborare i dati in modo efficiente, offrendo prestazioni elevate e bassa latenza.
Sicurezza
Offre funzionalità di sicurezza avanzate, come l’autenticazione basata su LDAP e la crittografia dei dati, per proteggere i dati sensibili.
Facilità di utilizzo
Permette di creare e gestire pipeline di dati, eseguire query SQL e generare report e dashboard personalizzati anche da utenti senza particolare esperienza tecnica.
Flessibilità
Supporta diverse fonti di dati, tra cui database relazionali, data lake, data warehouse e servizi cloud, permettendo di integrare dati provenienti da diverse sorgenti.
OVERVIEW
Dremio: Caratteristiche principali
Architettura distribuita basata su Apache Arrow
Dremio utilizza una architettura distribuita basata su Apache Arrow, una libreria di elaborazione dei dati in memoria. Grazie a questa architettura, Dremio è in grado di elaborare grandi quantità di dati in modo efficiente, distribuendo il lavoro su più nodi di calcolo e sfruttando il parallelismo dei processi.
Data Reflections
Dremio utilizza i data reflections per migliorare le prestazioni delle query. I data reflections sono copie pre-calcolate dei dati che vengono create in modo intelligente e automatico in base alle query più frequenti, in modo che le future query possano accedere a queste copie pre-calcolate invece che elaborare i dati originali. Questo riduce il tempo di risposta delle query e migliora le prestazioni del sistema.
Self-service Data
Dremio offre una funzionalità di self-service data preparation, che permette agli utenti di preparare i dati in modo facile e veloce, senza la necessità di coinvolgere un team di sviluppatori o analisti dati. Questa funzionalità include la pulizia dei dati, l’aggregazione, la trasformazione e la combinazione di dati provenienti da diverse fonti.
SQL-based data exploration
Dremio offre un’interfaccia SQL-based per esplorare i dati e creare query personalizzate. Gli utenti possono utilizzare il linguaggio SQL per accedere ai dati, combinare le informazioni provenienti da diverse fonti e creare report personalizzati. Inoltre, Dremio supporta l’utilizzo di SQL su diverse tipologie di dati, inclusi dati semi-strutturati e non strutturati, attraverso l’uso di funzioni specifiche come JSON e XML.
Architettura
Dremio utilizza una architettura distribuita basata su Apache Arrow, una libreria di elaborazione dei dati in memoria. Grazie a questa architettura, Dremio è in grado di elaborare grandi quantità di dati in modo efficiente, distribuendo il lavoro su più nodi di calcolo e sfruttando il parallelismo dei processi.
Data Reflections
Dremio utilizza i data reflections per migliorare le prestazioni delle query. I data reflections sono copie pre-calcolate dei dati che vengono create in modo intelligente e automatico in base alle query più frequenti, in modo che le future query possano accedere a queste copie pre-calcolate invece che elaborare i dati originali. Questo riduce il tempo di risposta delle query e migliora le prestazioni del sistema.
Self-service Data
Dremio offre una funzionalità di self-service data preparation, che permette agli utenti di preparare i dati in modo facile e veloce, senza la necessità di coinvolgere un team di sviluppatori o analisti dati. Questa funzionalità include la pulizia dei dati, l’aggregazione, la trasformazione e la combinazione di dati provenienti da diverse fonti.
SQL Based
Dremio offre un’interfaccia SQL-based per esplorare i dati e creare query personalizzate. Gli utenti possono utilizzare il linguaggio SQL per accedere ai dati, combinare le informazioni provenienti da diverse fonti e creare report personalizzati. Inoltre, Dremio supporta l’utilizzo di SQL su diverse tipologie di dati, inclusi dati semi-strutturati e non strutturati, attraverso l’uso di funzioni specifiche come JSON e XML.
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Cos'è Dremio e come funziona?
Dremio è una piattaforma di data-as-a-service che permette agli utenti di accedere e analizzare i dati direttamente dalle loro sorgenti di storage, senza la necessità di trasferirli in un data warehouse. Utilizza il modello di query SQL e offre potenti ottimizzazioni per accelerare le query.
Quali sono i vantaggi principali di usare Dremio rispetto ad altri strumenti di data analytics?
I principali vantaggi di Dremio includono la possibilità di effettuare query direttamente sulle sorgenti dati originali, il supporto per diverse fonti di dati come HDFS, S3, Azure Data Lake, e database NoSQL, nonché le sue capacità di ottimizzazione delle query che riducono i tempi di elaborazione.
Come si integra Dremio con altre piattaforme di analytics e BI?
Dremio offre connettori nativi per popolari strumenti di BI e analytics come Tableau, PowerBI e Qlik, permettendo agli utenti di eseguire query in tempo reale e di sfruttare le funzionalità di Dremio direttamente dalle loro piattaforme preferite.
Quali sono le funzionalità di sicurezza offerte da Dremio?
Dremio fornisce robuste funzionalità di sicurezza, incluse l’autenticazione forte, il controllo degli accessi basato sui ruoli, e la cifratura dei dati sia in transito che a riposo, assicurando che i dati siano protetti adeguatamente.
Come si scala Dremio per gestire grandi volumi di dati?
Dremio è progettato per scalare orizzontalmente su hardware commodity, permettendo alle organizzazioni di aggiungere più risorse man mano che aumentano i volumi di dati. Supporta anche il carico di lavoro distribuito e la gestione delle risorse per ottimizzare le prestazioni delle query su grandi dataset.
Risorse
Presentazione della soluzione
Una overview generale delle feature di Dremio