Matrix

スケールアウト型ビッグデータ分析基盤

制約のない分析を実現する 次世代ビッグデータ分析基盤

Matrix とは?

Matrix は、ペタバイトクラスの分析を実現できる唯一のデータベースであり、企業が保有する膨大な全てのデータを対象に分析をすることができます。シンプルなものから高度なものまで、幅広い分析をするためにデザインされた、驚異的なパラレル処理、カラム指向、データ圧縮、コンパイルクエリーといったテクノロジーアプローチが、業界最速のパフォーマンスをリーズナブルな価格で実現しています。さらにスケールアウト型のアーキテクチャを採用しているため、標準的なIAサーバーを追加することで、ペタバイトクラスまでのデータ分析をサポートします。

制約のない分析を実現

Matrixは、分析の価値を飛躍させるアプリケーションと、高い分析パフォーマンスを実現するデータベースの最高の組み合わせとなり、制約のない自由な分析が可能になります。Matrixの5つの優れたアーキテクチャの特徴は、既存の分析アプリケーションの固定概念を覆します。

  • 高性能分析データベース:すべてが分析対象 – Matrixという分析専用データベースは、高性能な分析のためにゼロから創られました。カラムナー、アダプティブな圧縮・ワークロード管理、インメモリ処理、コンパイルクエリを組み合わせたプラットフォームになっています。また、特許を取得しているMatrixの最適化されたフレームワークは、並列クエリや1,000以上のジョイン処理が実行可能であり、追加するノード数に限りはなく、コンピューティングリソースをダイナミックに共有し、最も効率的な分析を実現します。
  • 拡張的なフレームワーク:どんな角度からも分析可能 – Matrixは、高パフォーマンスな分析データベースで、ほかのベンダーを引き離します。 Matrixの拡張的なフレームワークは、オンデマンド統合モジュールを通じて、新しく多様なータソースや分析機能を提供します。さらに、統合された分析機能のひとつに高性能なライブラリがあります。
  • オンデマンドな統合:オンザフライ分析 – Matrixのオンデマンドデータ統合機能は、アナリストが一つのクエリの中でデータウェアハウスのデータを参照し、Hadoopにあるデータを同時に活用できるオープンな環境を提供します。これは、データウェアハウスからオフロード分析するときや、すでに分析されているようなソーシャルメディアのデータを持ち出すときに、完璧なソリューションです。この固定概念から外れたモジュールは、適切な判断が必要なユーザに全てのデータを提供します。
  • 統合された分析:瞬時に分析 – Matrixの統合分析機能には、300以上のアドバンス機能が分析を容易に行い、また性能を向上させるために、コア解析処理の中に実装されています。さらに、新しい分析機能を追加するとき、その機能をどのユーザや可視化ツールからも再利用できるようカスタマイズも簡単です。ビジネス変化に合わせた、高機能の独自のライブラリを構築することができます。統合された分析はやがて、独自にカスタマイズされた分析となり競合製品を引き離します。
  • 驚きのMPP技術:制約のない分析 – 企業においてある決断に分析が必要なとき、短時間で実行できることに価値があります。MatrixのMPP技術は、複数のノード間で分散してデータ処理を実行する技術です。効率的なインターコネクト、パラレルデータ配信、クエリの実行の組み合わせは、データのロードと分析をリニアにスケールさせます。

究極のパフォーマンス、拡張性、俊敏性を実現する技術

  • MPP技術:Matrixは、ひとつのリーダーノードと複数のコンピュートノードの連動を利用した、パラレル処理アーキテクチャです。MPP技術の向上で、膨大なデータや複雑な分析にも対応し、ユーザ数の増加につながっています。
  • 真のカラムナー:Matrixは、他のベンダー企業の製品とは違い、カラムナーデータベースとしてゼロから創り上げられました。全データを回収する必要がなく、従来の行指向のデータベースを使用する必要がありません。
  • ダイナミックな圧縮技術:Matrixのカラムナー処理は、圧縮技術を改善させました。このアダプティブな圧縮で、最も効果的なストレージ容量とパフォーマンスを出せるデータのタイプを調整します。
  • コンパイルクエリ:Matrixは、クエリをコンパイルします。これは、オーバーヘッドのプロセッササイクルを無駄にすることなく、コピュートノードにある全てのプロセッサコアを最も効率的に稼動させます。パフォーマンスは100倍以上にもなり、複雑なクエリや集計も10倍から50倍改善されます。
  • ハイスピードインターコネクト:クラスタ内のノード間の通信は、カスタムUDPベースのプロトコルを使用して行われます。それは、リニアなスケーラビリティを支える重要なキーとなります。このアプローチは、TCP/IPなどの標準プロトコルを使用して行うときのような通信時の負荷をなくします。
  • インメモリ分析:すべてのインメモリ分析のパフォーマンスを10倍から100倍まで改善します。Matrixの高性能なパラレル処理は、以前は高価すぎると言われていたリアルタイムな分析アプリケーションの基盤となります。
  • アダプティブなワークロード管理:Matrixは、分析データベースをより効果的に使用するために、分析リソースをユーザ定義の優先度に基づいたグループとアプリケーション間で共有し、自動的かつインテリジェントに適応します。

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