RT.Warehouse

Массивно-параллельная СУБД для построения хранилищ данных.
Обеспечивает высокую степень производительности и отказоустойчивости благодаря гибкости горизонтального масштабирования, использованию в ядре продвинутого оптимизатора запросов и адаптации архитектуры для хранения и обработки больших массивов данных.

Ключевые функции и возможности

  1. Обеспечивает хранение и обработку больших объемов информации — до десятков петабайт
    Нагрузка и данные распределяются равномерно между серверами кластера. Масштабируются не только узлы, но и каналы загрузки и выгрузки данных, что существенно упрощает процесс интеграции с источниками данных и аналитическими системами.
  2. Гибкость и производительность при обмене данными с внешними системами
    В RT.Warehouse реализован протокол параллельного обмена данными со сторонними системами — Platform eXtension Framework, который обеспечивает взаимодействие с внешней системой одновременно всех сегментов кластера. Поддерживается интеграция с Oracle, Postgres, MS SQL, My SQL, MongoDB, SAP HANA и другими СУБД, а также с решениями другого класса: Hadoop (HDFS, Hive, Hbase), S3.
  3. Безопасность достигается путём шифрования данных и соединений сервер-клиент по протоколу SSL на всех этапах их жизненного цикла
    Кроме этого, все внутренние взаимодействия компонентов СУБД также могут быть зашифрованы с помощью протокола SSL, а данные, хранящиеся на дисках кластера — зашифрованы с помощью ключей PGP.
  4. Ролевая модель доступа позволяет реализовать гибкие, изменяющиеся динамически в процессе функционирования правила разграничения доступа
    Помимо ограничения доступа к таблицам и другим объектам СУБД можно создать схемы ограничения к строкам и столбцам отдельных таблиц.
  5. Полная совместимость с инструментом RT.DataSync для гибкого управления бэкапами и наполнением сред разработки и тестирования, который обеспечивает:
    синхронизацию между кластерами с разным количеством сегментов
    автоматическую синхронизация процессов бэкапа с процессами регулярных загрузок
  6. Коннектор Apache NiFi для параллельной загрузки данных напрямую в сегменты
  7. Управление RT.Warehouse обеспечивается через интерфейс RT.ClusterManager, включающие следующие функции:
    автоматическая установка кластера, благодаря собственным ansible-скриптам
    Широкий набор метрик: состояние хостов, производительность БД, бизнес-метрики. Поддерживается передача сообщений во внешние системы
    возможность автоматического линейного расширения
  8. Возможность параллельной загрузки/выгрузки данных различных форматов (csv, json, parquet, orc, avro)
    Реализация сценариев «охлаждения» данных детального слоя
  9. Поддержка Point-in-time recovery. Возможность восстановления БД на заданный момент времени (Point-in-time recovery).

Состав компонентов

Решение построено на исходном коде ПО Greenplum database, использует сборку Greenplum 6.22 с последними версиями компонент и рекомендациями по настройке конфигурации.
Набор скриптов SQL, Shell, Python для:
регулярный vacuum, analyze таблиц системного каталога
инструменты анализа лога событий
функции мониторинга блокировок представлений и очередей
функции подготовки и сжатия партиций для исторических данных
мониторинг исчерпания счетчика транзакций
Набор инструментов для миграции данных со старых версий

Преимущества

Техническая поддержка и консультации пользователей на русском языке, полноценный комплект технической и эксплуатационной документации. Время простоя при обновлении ПО или линейном масштабировании не более 8 часов.
Гибкие варианты поставки и развертывания решения: от самостоятельной установки дистрибутива в инфраструктуре Заказчика до использования готового решения в облачной инфраструктуре дата-центров Ростелекома и его партнеров.
Программный продукт зарегистрирован в реестре отечественного программного обеспечения.

Типовые кейсы использования

Поскольку RT.Warehouse поддерживает сложные запросы, обрабатывающие большие объемы данных, в том числе сложные аналитические функции, она эффективно может использоваться для построения корпоративного хранилища данных, BI-аналитики, AD-HOC запросов и data science.

Свидетельства и сертификаты