OpenSearch 2.15 è disponibile con un ricco set di nuove funzionalità progettate per migliorare le prestazioni, l'efficienza, la stabilità e la resilienza delle applicazioni di ricerca. Questa versione include nuove capacità di apprendimento automatico (ML) e...
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OpenSearch 2.15 è disponibile con un ricco set di nuove funzionalità progettate per migliorare le prestazioni, l'efficienza, la stabilità e la resilienza delle applicazioni di ricerca. Questa versione include nuove capacità di apprendimento automatico (ML) e...
Dremio consente di unificare dati provenienti da diverse fonti e di accedervi in modo facile e veloce attraverso un’interfaccia unificata.
Consente di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, senza la necessità di trasferire i dati su un’altro sistema.
sfrutta il potere di calcolo distribuito per elaborare i dati in modo efficiente, offrendo prestazioni elevate e bassa latenza.
Offre funzionalità di sicurezza avanzate, come l’autenticazione basata su LDAP e la crittografia dei dati, per proteggere i dati sensibili.
Permette di creare e gestire pipeline di dati, eseguire query SQL e generare report e dashboard personalizzati anche da utenti senza particolare esperienza tecnica.
Supporta diverse fonti di dati, tra cui database relazionali, data lake, data warehouse e servizi cloud, permettendo di integrare dati provenienti da diverse sorgenti.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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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.
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.
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.
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.
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.
Una overview generale delle feature di Dremio
