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Exasol: Neue Funktionen zur Verbesserung von Leistung, Sicherheit und Cloud-Bereitstellung

Veröffentlicht in accantec group, Allgemein

Version 6.2. der analytischen Datenbank mit Cloud-Deployment-und Konfigurations-Assistent, Spark-Connector und Row-Level-Security

Die kürzlich gelaunchte Version 6.2 der In-Memory-Analytics-Datenbank der Exasol AG weist neue, innovative Funktionalitäten auf. Diese unterstützen Data-Science-Funktionen, ermöglichen eine noch höhere Performance und eine bessere Integration. Darüber hinaus bietet Exasol nun auch einen Cloud-Deployment- und einen Konfigurations-Assistenten. Diese sorgen für die einfache Bereitstellung, die Konfiguration und den reibungslosen Betrieb der l Analytics-Datenbank in AWS, Microsoft Azure und der Google Cloud Platform (GCP).

Für Unternehmen ist eine schnelle Wertschöpfung entscheidend für den Erfolg. Seit ihrer Gründung ist die Exasol AG Marktführer in Bezug auf die Performance der Datenbank. Immer wieder wurden TPC-H Benchmarks und andere Leistungsindikatoren übertroffen. Auch in der neuen Version 6.2 steht die Performance an erster Stelle.

Aus diesem Grund wurden die Analysefunktionen der Datenbank komplett überarbeitet, um noch mehr Leistung und Skalierbarkeit zu ermöglichen. Die neue Version enthält zudem über 50.000 neue Codezeilen zur Unterstützung aller Window Frame Units sowie sämtlicher Sliding Windows. Benutzer können nun Scoring-Abfragen – laufende Summen oder Durchschnittswerte – mit einer noch besseren Leistung und einer größeren Auswahl an Optionen ausführen und dabei die datenbankinternen Analysefunktionen von Exasol nutzen.

„Wir bei Exasol glauben an Innovationen. Deshalb arbeiten wir ständig an unserer Datenbank, um sicherzustellen, dass wir immer einen Schritt voraus sind und unseren Kunden den bestmöglichen Service bieten“, sagt Mathias Golombek, CTO von Exasol. „Für Unternehmen, die in die Cloud einsteigen, ist die hybride Bereitstellung ein Muss. Sie stellt eine einfachere Migration sicher und sorgt dafür, dass das Unternehmen die Umstellung in seinem eigenen Tempo vornehmen kann. Das Hybridmodell hält Risiken und Kosten unter Kontrolle und bietet gleichzeitig Skalierbarkeit, die Bereitstellung der Infrastruktur sowie Effizienz- und Effektivitätsvorteile. Deshalb war es uns ein Anliegen, unsere Datenbank für die Public Cloud bereitzustellen und zu konfigurieren.“

Bessere Integration der Datenbank

Exasol arbeitet kontinuierlich an einer besseren Integration seiner Datenbank. Deshalb enthält die neue Version 6.2 einen Spark-Connector, der es Data Scientists ermöglicht, effizienter zu arbeiten.

„Das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Data Lakes und Data Warehouses, kostet Data Scientists viel Zeit, wenn sie versuchen, neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Um ihnen die Arbeit zu erleichtern, haben wir in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden einen Spark-Connector auf den Markt gebracht“, sagt Mathias Golombek. „Dieser ermöglicht ihnen den Zugriff auf alle benötigten Daten. Und, was am wichtigsten ist, alle Quellcodes sind Open Source.“

Höhere Datensicherheit

Auch die Sicherheit der Daten hatte für Exasol immer eine hohe Priorität. Aus diesem Grund wurden die Sicherheits- und Compliance-Funktionalitäten in der neuen Version 6.2 nochmals verbessert. Datenbankadministratoren steht nun ein leistungsfähiges Framework zur Verfügung, um Row-Level-Security mithilfe eines virtuellen Schemas zu implementieren und aufrecht zu erhalten.

Exasol ermöglicht es Teams, Zeit zu sparen und wertvolle Erkenntnisse über das gesamte Unternehmen zu erhalten, indem statistische Modelle auf Rohdaten in jeder Data-Science-Sprache ausgeführt werden – direkt aus der Datenbank heraus. Das neue Release enthält Innovationen, die den Arbeitsalltag für Data-Science-Teams erleichtert. Es ermöglicht Unternehmen zudem, intelligente Algorithmen aus den Bereichen Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) umzusetzen. Dies wurde durch die Veröffentlichung von Python 3 mit Data Frame Support erreicht. Darüber hinaus stellt Exasol auch vorkompilierte Data-Science-Container wie Tensorflow Keras, Scikit learn und andere zur Verfügung. Insgesamt wurden sieben solcher vorkompilierten Container hinzugefügt, die alle Open-Source-basiert sind, damit die Technologie noch einfacher eingesetzt werden kann. Mit diesem Ansatz vereinfacht Exasol die Implementierung von Data Science, ML und AI.

(Quelle: Exasol)

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