EDB Postgres^® AI for WarehousePG

ペタバイト規模のアナリティクス向けに設計された、オープンソースで超並列処理対応のPostgresベース・データウェアハウス。Greenplumに代わる、コミュニティ主導型のソリューションです。

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次世代エンタープライズを創るアーキテクトへ変革の推進力を

ペタバイト規模の超並列（MPP）に再びオープンな自由を

Greenplum®がオープンソースから撤退したことで、Postgresベースの超並列（MPP）アナリティクスは、そのオープンな基盤を失った。WarehousePGは、コミュニティ主導で開発されるPostgresベースのMPPデータウェアハウスとして、その自由を復活させる。クエリを数百の独立したセグメントに分散処理し、圧倒的なパフォーマンスを発揮。世界中の政府機関や大企業で実証・信頼されてきたテクノロジーであり、難航するライセンス交渉も、将来のロードマップを左右するベンダーの制限も存在しない。

オープンソースのエンジンをエンタープライズグレードの基盤へ

オープンソースの WarehousePG エンジンが超並列（MPP）の確かな基礎を提供し、EDB Postgres AI (EDB PG AI) for WarehousePG がそれを本番環境で運用可能なデータプラットフォームへと高める。

Warehouse Analytics の詳細

コア単位の予測可能なサブスクリプションには、エンタープライズ向けサポート、セキュリティ強化、CVE（脆弱性）迅速対応に加え、WarehousePG の開発チームによる直接のエンジニアリング支援および移行サポート（Greenplumからのバイナリ互換移行含む）が含まれる。さらに EDB PG AI は、オープンソースコアの上に、大規模DWH運用に不可欠なエンタープライズ機能であるデータレイクハウス統合、リアルタイムデータインジェスト、AI対応（AI-readiness）、一元的な可観測性（オブザーバビリティ）、災害対策（DR）などを拡張。自社コントロール下のコストモデルで、オンプレミス、プライベートVPC、あるいはハイブリッド環境へ自在にデプロイできる。

主要メリット

ペタバイト規模のコストコントロール

MPPアーキテクチャは、独立したコンピューティングセグメントに実行を分散させることで、主要なクラウドウェアハウスと比較して最大52%高い一貫性のある同時実行性を実現。コア単位の料金体系により、クラウドコストの急激な上昇を防ぐ。容量は成長に合わせて拡張されるため、成長を阻害することはない。
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ソブリン設計

オンプレミス、プライベートVPC、またはクラウド間で展開可能。データの保存場所とコストは、お客様自身が決定できる。オープンソースとオープンフォーマットにより、ベンダーがデータ、データの保存場所、およびデータの出口を管理することはない。クラウドデータウェアハウスと比較して、総所有コスト（TCO）を最大58%削減。
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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。ワークロードごとに特別なシステムは不要。
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レジリエントでフルオブザーバビリティ装備

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。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 エンジンに組込まれている。
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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。クラスターごとに数時間で切替え可能で、データ移動は一切なし。
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。
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：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。
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、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。