사용 사례: 옴니 데이터 플랫폼
통찰력을 가속화하고
EDB Postgres® AI 다중 모델 데이터 플랫폼으로 주문형 작업을 시작하세요
EDB Postgres® AI 다중 모델 데이터 플랫폼으로 주문형 작업을 시작하세요
데이터 사일로는 혁신을 제한합니다.
차세대 애플리케이션을 구축하는 기업은 구조적, 반구조적, 비구조적 데이터를 포함하여 다양한 데이터 모델을 동시에 활용해야 합니다. 이는 종종 다양한 목적의 데이터베이스가 필요하며, 이로 인해 인프라가 분산되고, 복잡성이 증가하며, 비용이 급증하고, 혁신을 제한하는 데이터 사일로가 발생합니다.
단일 플랫폼으로 간소화
EDB Postgres AI (EDB PG AI)는 오브젝트 스토리지의 레이크하우스 테이블과 오픈 소스 Postgres 다중 모델 지원과의 원활한 통합을 결합하여 온디맨드 비즈니스 애플리케이션 개발을 위한 올미데이터 플랫폼을 제공합니다—구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 단일 위치에서 통합합니다.
엔터프라이즈, 다중 모델 Postgres
오픈 소스 Postgres 확장을 활용하여 SQL, 벡터, JSON, 시계열, 키-값 등 모든 유형의 데이터 모델을 엔터프라이즈 급 보안 및 관찰 가능성과 함께 사용하세요.
외부 lakehouse 생태계 통합
객체 저장 환경에서 비구조적 데이터와 원활하게 연결하여 SSD보다 최대 18배 더 비용 효율적이며, ETL(추출, 변환 및 적재) 파이프라인 및 저장 비용을 줄입니다.
Postgres의 분석 엔진
계산과 별도로 확장되고 열 형식에 최적화된 쿼리 엔진은 기존 작업 부하에 지연 없이 Postgres의 운영 데이터에 대해 복잡한 분석 쿼리를 직접 수행할 수 있게 하며, 표준 Postgres 엔진보다 30배 빠릅니다.
요구에 따라 작업을 수행하기 위해 구조화된, 반구조화된, 비구조화된 데이터를 통합하십시오 — 모든 작업에서 공급업체 종속성을 없애고 안전하고, 관찰 가능하며, 비용 효율적인 시스템을 유지하십시오.
권한이 부여된 의사 결정
Postgres에 통합된 모든 조직의 데이터를 기반으로 더 빠르고 정보에 기반한 결정을 내리세요.
통찰력에 대한 더 빠른 시간
더 적은 ETL 파이프라인, 줄어든 대기 시간, 그리고 30배 더 빠른 분석 쿼리로 실시간으로 포괄적인 통찰을 얻으세요.
간소화된 데이터 관리
공급업체 종속성을 없애고, 인프라 확장을 줄이며, 환경 전반에 걸쳐 원활하고 안전한 데이터 관리 및 강력한 가시성을 통해 운영 민첩성을 향상시키십시오.
EDB Postgres AI는 옴니 데이터 플랫폼을 가능하게 합니다.
구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 단일 데이터 관리 시스템으로 통합하세요. EDB PG AI는 관계형, 시계열, 문서, 벡터 및 키 값 등 다양한 데이터 모델을 지원하며, 평균적으로 Postgres 테이블 및 객체 저장소에서 30배 더 빠른 분석(OLAP) 쿼리를 가능하게 합니다. 데이터 사일로를 통합하고, 시스템 통합을 추진하며, 개발자들이 혁신을 가속화할 수 있도록 비용 효율성을 확보하세요.
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EDB Postgres AI
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현대 IT 도전 과제는 다중 모델 데이터 플랫폼을 필요로 합니다
현대 IT 과제는 다중 모델 데이터 플랫폼을 필요로 합니다
EDB Postgres AI 옴니 데이터 플랫폼은 구조화된, 반구조화된, 비구조화된 데이터를 단일 Postgres 환경으로 원활하게 통합하는 다중 모델 데이터 솔루션입니다. 이는 온디맨드 워크로드에 대한 고성능 쿼리를 가능하게 하며, 실시간 통찰력을 제공하면서 안전하고 관찰 가능하며 비용 효율적인 시스템을 제공합니다.
더 이상 현재 또는 새로운 비즈니스 문제를 해결하기 위한 적합한 데이터베이스를 끝없이 검색할 필요가 없습니다. EDB Postgres AI 옴니 데이터 플랫폼은 여러 목적에 맞춘 데이터베이스 관리를 복잡하게 만드는 문제를 제거하여 인프라 확장, 비용 증가 및 데이터 사일로를 방지합니다. 다양한 데이터 모델을 통합함으로써, 플랫폼은 통합을 단순화하고, 비용을 줄이며, 혁신을 가속화합니다.
이 플랫폼은 오픈 소스 Postgres 확장을 활용하여 SQL, 벡터, JSON, 시계열, 키-값 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다. 또한 비용 효율적인 객체 저장소와의 원활한 통합을 통해 비구조적 데이터도 통합합니다. 이를 통해 기업은 여러 데이터베이스의 필요 없이 단일의 안전한 환경 내에서 모든 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 기업 수준의 보안, 가시성 및 확장성을 갖춘 확장 가능한 오픈 소스 Postgres.
- 비구조화된 데이터의 원활한 통합을 위한 외부 레이크하우스 생태계 통합.
- 기존 작업에 대한 지연 없이 Postgres 테이블과 객체 저장소의 데이터에 대한 복잡한 분석 쿼리를 위한 분석 엔진.
주요 이점:
- Postgres에 통합된 조직의 모든 데이터를 활용한 권한 있는 의사 결정.
- 더 적은 ETL 파이프라인, 감소된 지연 시간, 30배 더 빠른 분석 쿼리를 통해 통찰력을 얻는 시간 단축.
- 제로 벤더 잠금, 강화된 보안 및 18배 비용 효율적인 객체 저장소를 통한 더 많은 제어.
호수 집 생태계와의 통합은 비용 효율적인 객체 저장소 환경에서 Postgres의 운영 데이터를 Iceberg 및 Delta Lake와 같은 개방형 테이블 형식과 원활하게 연결하며, 이는 솔리드 스테이트 드라이브 저장소보다 18배 더 효율적입니다. 이로 인해 친숙한 SQL을 사용하여 객체 저장소의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이는 복잡한 ETL 파이프라인의 필요성을 줄이고 TCO를 낮추며 데이터 관리를 간소화합니다.
EDB Postgres AI Analytics Accelerator는 복잡한 분석 쿼리에 적합한 열 형식에 최적화된 분석 엔진을 특징으로 합니다. 이 엔진은 표준 Postgres 엔진보다 평균 30배 더 빠르게 작동하며, 실시간 통찰력을 제공합니다. 또한, 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 트랜잭션 작업에 영향을 주지 않습니다.
이 플랫폼은 기업이 더 빠른 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 도우며, 통찰에 대한 시간을 줄이고, 공급업체 종속을 제거하여 운영 제어를 향상시킵니다. 이러한 기능은 고객 만족도 증가, 지속 가능한 성장, 그리고 향상된 비즈니스 탄력성을 이끕니다.
데이터를 단일 플랫폼으로 통합하고 비용 효율적인 객체 저장소를 활용함으로써, 이 플랫폼은 인프라 확산을 줄이고 운영 복잡성을 낮추며 다수의 특정 용도 데이터베이스 관리와 관련된 높은 비용을 없앱니다.
모든 기업은 주문형 작업 및 개인화된 경험에 대한 현대적인 기대를 충족하기 위해 노력하는 과정에서 Omni-data 플랫폼의 혜택을 받을 수 있습니다. 그러나 이러한 혜택은 의료, 금융 서비스, 통신과 같이 강력하게 규제된 산업에서 특히 강력하게 나타납니다. 이러한 산업에서는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터가 다양하고 종종 민감한 고객 소스에서 종합되어야 합니다.