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 (на уровне таблиц, либо колонок в таблицах).
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 синхронизацию 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.
   • Интерфейсы мониторинга состояния кластера: утилизация ресурсов на сегмент-серверах, утилизация ресурсных групп, объем баз/схем, объем таблиц системного каталога.
   • Возможность линейного расширения.
   • Гибкое управление крон-заданиями.
   • Обновление версий компонентов.
8. Возможность параллельной загрузки/выгрузки данных из Hadoop различных форматов (csv, json, parquet, orc, avro).
   • Реализация сценариев «охлаждения» данных детального слоя.

Состав компонентов

Преимущества

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 о регистрации