EDB Postgres^® AI for WarehousePG

オープンソースで、大規模に並列処理が可能なPostgresベースのデータウェアハウスは、コミュニティ主導のGreenplumの代替手段であり、ペタバイト規模の分析に最適です。

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EDB Postgres AIは、現代の企業における設計者を支援します。

ペタバイト規模のMPPが再び利用可能になりました。

Greenplum®がオープンソースから移行した際、オープンな基盤であるPostgresベースの大規模並列分析が失われました。WarehousePGは、コミュニティ主導のPostgresベースの大規模並列処理（MPP）ウェアハウスを提供し、数百の独立したセグメントにクエリを分散させることで、その基盤を回復します。政府や企業から信頼される実績のある技術であり、再交渉の必要なライセンスもなく、ベンダーに道を制御されることもありません。

オープンソースエンジン、エンタープライズグレードのプラットフォームです。

オープンソースのWarehousePGエンジンはMPP基盤を提供し、EDB Postgres AI (EDB PG AI)はWarehousePGを本番環境で活用可能にします。

ウェアハウスアナリティクスを探求する

予測可能なコア当たりのサブスクリプションには、エンタープライズサポート、セキュリティ強化、CVE対応、およびWarehousePGを構築したチームからの直接的なエンジニアリングやマイグレーション支援が含まれます。また、オープンソースコアの上に、EDB PG AIはスケールに対応するデータウェアハウスの運用に必要な企業向け機能、すなわちレイクハウス統合、リアルタイムデータ取り込み、AI準備、統合オブザーバビリティ、災害復旧を追加します。オンプレミス、プライベートVPC、またはハイブリッド環境にデプロイし、お客様の管理下にあるコストモデルで運用が可能です。

主な利点

ペタバイト規模、予期せぬ事態はありません

MPPアーキテクチャは、独立したコンピュートセグメント間で処理を分散し、主要なクラウドウェアハウスよりも最大52%の一貫した同時実行を提供します。コア単位の価格設定により、クラウドコストの驚きが解消されます。キャパシティは成長に応じてスケールし、それを制約することはありません。
ウェアハウス分析を探る
デザインされたソブリン

オンプレミス、プライベートVPC、またはクラウド間でデプロイできます。データの保管場所とそのコストを選択できます。オープンソースとオープンフォーマットにより、どのベンダーもデータ、居住地、または移行を制御することはありません。クラウドデータウェアハウスと比較して最大58％低いTCO（総所有コスト）を実現します。
データウェアハウスの主権を取り戻す
AI対応のPostgres基盤

データベース内機械学習はMADlibとPL/Pythonを使用し、pgvectorによるベクトル検索、PGAAを介したApache Icebergとのオープンレイクハウス相互運用性、外部ソースをクエリするためのPXFフレームワークは、すべてお馴染みのPostgres基盤上で実現されています。ワークロードごとに特別なシステムは不要です。
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レジリエントでフルオブザーバビリティを備えています

WarehousePG Enterprise Manager (WEM) は、オペレーションチームに対して、クラスターの健康状態やクエリ診断に関する統一されたオブザーバビリティを、1% 未満の CPU オーバーヘッドで提供します。高可用性と災害復旧は、サードパーティのアドオンなしで MPP エンジンに組み込まれています。
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ユースケース

Greenplumの刷新

高いSQL互換性を持つバイナリ互換のスワップを用いて、Greenplumからの移行を実現します。クラスターごとに数時間で切り替え可能で、データ移動は一切ありません。
高同時実行BI

数千のアナリストとAIエージェントが同時にライブデータをクエリし、ピーク負荷時でもスローダウンやアイドルハードウェアの影響を受けることなく、一貫したスループットを実現します。
データベース内機械学習および高度な分析

データが既に存在する場所でモデルをトレーニングし、実行します：MADlib、地理空間分析、およびホットデータ、ウォームデータ、コールドデータを横断するポリモーフィックストレージを活用します。
ソブリンウェアハウジング

お客様が管理するインフラストラクチャでのペタバイト規模の歴史的分析と複雑なレポート作成が可能であり、特に厳格なデータ居住義務が求められる規制業界に最適です。