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Vertica anuncia la versión 11 de su plataforma de análisis unificado

[21/07/2021] Vertica ha anunciado la Plataforma Analítica Vertica 11, señalando que incluye importantes características y mejoras para ofrecer analítica unificada y machine learning a través de despliegues multi-nube y multi-regionales con flujos de trabajo de contenedores de autoservicio para satisfacer los requisitos de agilidad, velocidad y seguridad de las organizaciones más impulsadas por la analítica.

"La analítica unificada es un movimiento crítico en nuestra industria. Pero la analítica verdaderamente unificada requiere una seguridad probada y madura, una verdadera opción de despliegue, un aprendizaje automático de extremo a extremo en la producción y un rendimiento analítico sin concesiones para que las organizaciones puedan capitalizar esta megatendencia", comentó Colin Mahony, vicepresidente senior y director general de Vertica, Micro Focus. "En Vertica 11, hemos ampliado Vertica en modo Eon a la nube de Azure, hemos ofrecido soporte para contenedores Docker y Kubernetes, hemos ampliado nuestro liderazgo en el mercado de la analítica avanzada y el aprendizaje automático, incluyendo la previsión de series temporales, y mucho más. La lista de características es interminable: Vertica 11 es realmente la plataforma de análisis unificada con el rendimiento más rápido a escala ilimitada".

El ejecutivo anotó que Vertica 11 incluye más capacidades de aprendizaje automático en la base de datos con la última versión de VerticaPy, una librería Python de código abierto para Vertica que soporta proyectos Python sobre datos almacenados en Vertica. "VerticaPy incluye ahora una mayor funcionalidad de aprendizaje automático, conexión y capacidades de exploración de datos, así como capacidades gráficas. Además, esta versión ofrece un nuevo conector Apache Spark de código abierto que soporta Spark 3.0 y Scala 2.12 con S3, SSO y soporte de lectura/escritura en paralelo, mejorando significativamente el rendimiento. Otras capacidades clave incluyen un algoritmo XG Boost, mayores integraciones PMML y algoritmos de series temporales personalizados, explicó Mahony.

Añadió que, con Vertica 11, Vertica in Eon Mode -la arquitectura optimizada para la nube de Vertica que separa la computación del almacenamiento para una rápida elasticidad y un mejor control de los costos- está ahora en plena producción en la nube de Microsoft Azure, además de AWS y Google Cloud. Vertica también da la bienvenida a Dell EMC ECS como socio certificado de almacenamiento de objetos para los despliegues de Eon Mode para los centros de datos privados locales. Vertica soporta ahora la base de datos Eon Mode en un StatefulSet de Kubernetes, cumpliendo así con el compromiso de flexibilidad de despliegue en múltiples nubes y centros de datos locales.

De acuerdo a Mahony, los aspectos más destacados y las mejoras de Vertica 11 también incluyen

Soporte de despliegue más amplio

  • Compatibilidad con el modo Eon para Microsoft Azure: Vertica en modo Eon es ahora oficialmente compatible con Microsoft Azure Block Blob Storage, lo que ofrece a las organizaciones total libertad para elegir una arquitectura probada y optimizada para la nube en las tres principales nubes.
  • Soporte para contenedores Docker y Kubernetes: La imagen Docker probada por Vertica está ahora disponible en Dockerhub. Con este soporte, las organizaciones tienen ahora aún más opciones para los despliegues nativos de la nube, con orquestación de contenedores y Kubernetes. Se incluye soporte para Vertica Kubernetes Operator, StatefulSets y Helm Charts.

Seguridad reforzada

  • Cumplimiento de la norma FIPS 140.2: Vertica cumple con la norma FIPS 140-2, utilizada por las agencias federales cuando las organizaciones especifican sistemas de seguridad basados en la criptografía para la protección de datos sensibles o valiosos.
  • Integración mejorada de Voltage: Las mejoras en la estrecha integración con Voltage SecureData garantizan un cifrado de datos con preservación del formato (FPE) aún más seguro, incluido el enmascaramiento de datos y el hash con preservación del formato.
  • Configuraciones de seguridad simplificadas: Vertica ha simplificado los procesos de seguridad para facilitar y agilizar la restricción y concesión de privilegios a usuarios y grupos.

Aprendizaje automático de extremo a extremo

  • Soporte ampliado de series temporales: La previsión de series temporales se ha ampliado en gran medida para incluir el soporte de autoregresión, media móvil, pruebas de estacionariedad y generación automática de gráficos de correlación en la base de datos utilizando SQL y VerticaPy.
  • Conector Spark 2.0: Vertica ha aportado una conexión mejorada con Spark que ahora soporta Spark 3.0 y 3.1 con flujos de datos bidireccionales más eficientes, proyecciones y filtros, push-down de SQL y soporte de SSO empresarial, incluyendo Kerberos.
  • VerticaPy: VerticaPy es una nueva biblioteca de código abierto de Python que expone Pandas y la funcionalidad de Scikit para llevar a cabo proyectos de ciencia de datos en los datos almacenados en Vertica, combinando la escalabilidad de Vertica con la flexibilidad de Python.
  • AutoML: VerticaPy Delphi, nuestra capacidad de auto-ML más avanzada hasta el momento, puede auto-preparar los datos, entrenar y evaluar varios algoritmos, y mostrar un gráfico por precisión y eficiencia en cuestión de minutos, utilizando conjuntos de datos completos de Vertica para acortar enormemente el tiempo de desarrollo de los proyectos de machine learning e IA.
  • XGBoost: XGBoost es el último algoritmo que se ha añadido a la larga lista de algoritmos de la base de datos soportados por Vertica. La metafunción Auto-Retrain asegura que los modelos produzcan predicciones precisas de forma consistente.
  • Ampliación del soporte para Deep Learning y PMML: Vertica ahora soporta la importación de la última versión de TensorFlow, versión 2.5, deep learning y modelos personalizados. También se admite la importación de modelos lineales generalizados desde PMML.

Mayor rendimiento analítico y más

  • Procedimientos almacenados: Vertica 11 introduce procedimientos almacenados con el fin de automatizar el ciclo de vida de la información desde el ELT, pasando por la preparación de los datos, hasta el pipeline de ML. Vertica cuenta con un rico conjunto de funciones en cada paso del ciclo de vida y del pipeline de uso. Los procedimientos almacenados permitirán a los usuarios automatizar su ejecución y facilitar la recopilación de metadatos para la auditoría y el análisis forense.
  • Soporte ampliado de tipos de datos complejos: El análisis de tipos de datos complejos como Maps, Arrays y Structs se amplía ahora con la capacidad mejorada de exportar datos en estas formas directamente a ORC, así como a Parquet, y una capacidad completa para consultar archivos con tipos complejos en su lugar, sin modificación o importación.
  • Mejoras en la consola de gestión (MC): La MC tiene varias mejoras, incluyendo plantillas de inicio rápido para que pueda trabajar más rápido, flujos de trabajo simplificados para ayudarle a trabajar más eficientemente, y alertas personalizables y métricas de monitorización para mantener su clúster Vertica funcionando sin problemas.
  • Mejoras en la optimización de consultas: El aumento de la velocidad en cualquier consulta que contenga una cláusula WITH mostrará la clara diferencia en las continuas mejoras del motor de optimización de consultas.