Hacia dónde podría ir Teradata con su lago de datos

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La semana pasada, Teradata ofreció su tan esperada respuesta al surgimiento del lago de datos. Como informó George Lawton de VentureBeat, Teradata siempre se ha diferenciado por la ampliación de las capacidades de análisis, primero con un procesamiento paralelo masivo en sus propias máquinas especializadas y, más recientemente, con dispositivos definidos por software adaptados a las variaciones en las cargas de trabajo, desde tareas intensivas en cómputo hasta IOPS (entrada). /operaciones de salida por segundo)-intensivo. Y desde que adquirió Aster Data Systems hace más de una década, Teradata ha pasado de resolver grandes problemas de análisis a resolver todos los problemas de análisis con una cartera diversa de bibliotecas analíticas que extienden SQL a nuevas áreas, como el análisis de rutas o gráficos. .

Con la nube, esperábamos que Teradata explotara completamente el almacenamiento de objetos en la nube, que es el lago de datos de facto. Por lo tanto, el anuncio doble de la semana pasada de VantageCloud Lake Edition y ClearScape Analytics fue la continuación lógica del viaje de Teradata hacia el lago de datos. Teradata finalmente está convirtiendo el almacenamiento en la nube en un ciudadano importante y abriéndolo a su amplia cartera de análisis.

Pero a diferencia de los pasos anteriores de Teradata hacia el análisis políglota y paralelizado, donde estaba a la cabeza, esta vez con Lakehouse, tiene compañía. Es posible que el anuncio no haya mencionado la palabra Lakehouse, pero de eso se trataba. Como señalamos hace varios meses, casi todos en el mundo de los datos, incluidos Oracle, Teradata, Cloudera, Talend, Google, HPE, Fivetran, AWS, Dremio e incluso Snowflake, se sintieron obligados a responder a Databricks, que introdujo el lago de datos. El camino de Teradata hacia el lago de datos

Sin embargo, Teradata aborda el lago de datos con algunos giros únicos y se enfoca en la optimización. El ingrediente secreto de Teradata siempre ha sido la computación, la interconexión, el almacenamiento y los motores de consulta altamente optimizados, junto con la administración de la carga de trabajo diseñada para ejecutar recursos de computación con un uso de hasta el 95 %. Cuando el hardware básico se volvió lo suficientemente bueno, Teradata introdujo IntelliFlex, donde el rendimiento y las optimizaciones se podían configurar a través del software. La capacidad de optimizar para hardware no inventado aquí abrió la puerta a la optimización de Teradata para AWS y, más adelante, otros hiperescaladores.

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