Quoi de neuf dans OpenText Vertica

Quoi de neuf dans OpenText Vertica 24.1

La dernière version de OpenText Vertica 24.1 (représentant le premier trimestre 2024) vise à réduire les coûts d’exploitation tout en augmentant la valeur. La star de cette version est une nouvelle capacité extraordinaire : routage de la charge de travail. Il rend chaque tâche plus efficace et performante, réduisant ainsi les dépenses et la consommation d’énergie pour chaque type de travail en le dirigeant automatiquement vers le matériel idéal.

3x à 5x votre retour sur investissement grâce au routage des charges de travail

Nous estimons que vous constaterez une augmentation du retour sur investissement de Vertica Analytics entre 3 et 5 fois en alignant les charges de travail avec des sous-clusters idéalement provisionnés. Si vous faites plusieurs choses avec Vertica, comme des tableaux de bord puissants, effectuez des requêtes de business intelligence (BI) ad hoc, exécutez des pipelines d’ingestion et de préparation de données (ELT), entraînez ou déduisez avec des modèles d’apprentissage automatique (ML), etc., vous Je verrai un avantage significatif dans cette nouvelle version.

Les versions actuelles de Vertica vous permettent d’attribuer le matériel idéal à chaque sous-cluster. Par exemple, des nœuds ou des instances volumineux et plus riches en mémoire pour les charges de travail de ML, de nombreux petits nœuds pour alimenter des centaines d’utilisateurs simultanés sur des tableaux de bord, etc. La capacité existante de faire tourner des conteneurs et d’attribuer des ressources de calcul selon les besoins avec Kubernetes est également liée à cette nouvelle fonctionnalité. Pour utiliser le routage des charges de travail, accordez certains types de charges de travail à des rôles tels que ML, par exemple, et un utilisateur doté de ce rôle envoie le travail à n’importe quel nœud Vertica désigné. Le travail est acheminé directement vers le sous-cluster désigné pour disposer du matériel idéal pour les charges de travail ML. Si nécessaire, les instances idéales pour cette tâche peuvent même être lancées avec Kubernetes, puis arrêtées automatiquement une fois la tâche terminée.

Avantages du routage des charges de travail :

• Automatisation – aucune intervention humaine n’est nécessaire une fois installé.
• La flexibilité – effectuez plusieurs types de travaux d’analyse différents – ELT, ML/AI, BI ad hoc, applications de pilotage, tableaux de bord puissants – chacun sur l’infrastructure de calcul idéale pour cette charge de travail.
• Efficacité – effectuez beaucoup plus de travail tout en dépensant beaucoup moins en infrastructure informatique, réduisant ainsi la consommation d’énergie, l’empreinte carbone et les coûts.

Ce n’est pas la seule nouveauté intéressante d’OpenText Vertica 24.1, mais nous sommes ravis de tripler le retour sur investissement de nos clients analytiques !

Deux autres nouvelles fonctionnalités intéressantes dans cette version

• Chargeur de données Vertica – Obtenez automatiquement de nouvelles données en quelques minutes. Importez les données une seule fois dans des micro-lots configurables au fur et à mesure qu’elles sont déposées dans une zone de préparation compatible S3. Pas besoin d’exécuter manuellement des commandes de copie ou de concevoir un script pour le faire. Les pipelines de données deviennent des citoyens de premier ordre, enregistrés dans la base de données comme des tables ou des modèles de machine learning.
• Contrôle et surveillance basés sur l’API – Lorsque vous utilisez Vertica intégré dans une autre application, contrôlez entièrement la base de données sans dépendance à l’utilitaire d’outils d’administration de Vertica ou à SSH. Utilisez n’importe quel logiciel, pas seulement Kubernetes, pour contrôler Vertica par programmation à partir d’une API avec des retours et des performances améliorés. Gérez également l’infrastructure au plus près des demandes de charge de travail pour réduire les coûts.

Il existe une tonne d’autres nouvelles fonctionnalités. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez le dernière documentation Vertica.

Quoi de neuf dans OpenText Vertica 23.3

Cette version contient plusieurs mois de travail et de nombreux changements. Le premier changement que vous remarquerez est le système de gestion des versions. La dernière version de Vertica était la 12.0.4, vous auriez donc pu vous attendre à ce qu’il s’agisse de la version 13. Cependant, les versions d’OpenText sont programmées à une par trimestre chaque année, et elles sont numérotées en fonction de l’année et du trimestre. Il s’agit donc d’OpenText™. La version Vertica™ est la version 23.3, qui ressemble au 3ème trimestre 2023. Vous remarquerez également que la console de gestion et d’autres aspects visuels de Vertica ont changé de couleur et de logo pour refléter notre nouvelle société et notre nouvelle marque.[resemtomgthe3rdquarterof2023You’llalsonoticeManagementConsoleandothervisualaspectsofVerticahavechangedcolorandlogotoreflectournewcompanyandbrand

Au-delà de l’esthétique, et même au-delà de toutes les améliorations que vous attendez en termes de performances, de sécurité et tout le reste apportées dans chaque version de Vertica, de nouvelles fonctionnalités majeures vous permettent désormais de :

• Re-partitionner votre base de données Vertica chaque fois que vous en avez besoin, à mesure que les données et les charges de travail changent.
• Enregistrer des instantanés de la base de données à des moments précis auxquels vous pouvez revenir selon vos besoins, sans surcharger votre budget de stockage avec plusieurs copies des mêmes données.
• Automatisez le routage des charges de travail au nœud ou au sous-cluster qui convient le mieux à ce type de travail.
• Commencez facilement à créer des flux de travail d’apprentissage automatique (ML) avec Vertica grâce au nouveau VerticaPyLab avec toutes les dépendances, exemples et leçons dans une seule installation avec une interface JupyterLab facile à utiliser.

Notamment, avec l’ajout de capacités de lecture et d’analyse de données externes utilisant Apache Iceberg comme couche sémantique, Vertica est désormais un data lakehouse entièrement fonctionnel. Dans les versions précédentes, Vertica unifiait la business intelligence, l’apprentissage automatique et d’autres types d’analyses avancées telles que l’analyse des données géospatiales, des modèles d’événements et des séries chronologiques en un seul point de contact pour toute analyse. Vertica vous a également donné la possibilité d’analyser n’importe quelle donnée, des données structurées dans notre propre format ROS aux données semi-structurées et complexes dans des formats de lac de données externes tels que Parquet, JSON et ORC.

Lakehouse de données OpenText Vertica avec intégration Apache Iceberg.

L’analyse de ces données avec OpenText Vertica, via la couche de métadonnées Apache Iceberg, vous offre l’avantage de la conformité ACID et d’une recherche rapide de ces données dans le lac. Vertica vous permet d’analyser rapidement des données même complexes via Iceberg, même si une autre application les a modifiées depuis la dernière analyse, même en ajoutant ou en supprimant des colonnes ou en modifiant les types de données. L’accent mis par Vertica sur les performances à grande échelle a fourni plusieurs moyens d’optimiser les requêtes sur les données des lacs de données. Chaque version rapprochera ces performances de la vitesse fulgurante équivalente à laquelle vous vous attendez en interrogeant les données internes de Vertica ROS.

Le data lakehouse plus intelligent de Vertica supprime les limites de l’analyse

Il vous permet d’analyser votre lac de données à la vitesse et avec la simultanéité auxquelles vous êtes habitué dans un entrepôt de données. Voici certaines choses que vous pouvez désormais faire avec OpenText Vertica 23.3 :

Commencez facilement à utiliser le machine learning Vertica avec le nouveau VerticaPyLab

Nouvelle installation rapide de VerticaPy avec toutes les dépendances à la fois et une interface JupyterLab simple pour choisir des applications, des exemples, des cours de science des données, etc.

Authentifiez les nouveaux utilisateurs avec un provisionnement juste à temps via OAuth2.0

La vérification d’identité OAuth2 de l’organisation ajoutera à la volée un nouvel utilisateur Vertica avec des rôles spécifiés, ce qui fera gagner beaucoup de temps aux administrateurs de base de données. Lorsqu’une personne se connecte à Vertica via son jeton SSO OAuth préconfiguré, il n’est pas nécessaire de créer des comptes d’utilisateur ou d’attribuer des rôles manuellement. De plus, les utilisateurs OAuth qui n’ont pas utilisé Vertica depuis un certain temps sont automatiquement supprimés.

Utilisez moins de mémoire et réduisez les files d’attente de ressources avec des plans de requêtes multipartites

OpenText Vertica divise désormais les requêtes de longue durée en parties et alloue uniquement la mémoire et les ressources de calcul nécessaires pour exécuter la plus grande partie d’un plan en plusieurs parties. Toutes les ressources inutilisées dans le bloc alloué sont utilisées pour optimiser davantage la requête, de sorte que la requête s’exécute globalement plus rapidement.

Démarrez de grands clusters plus rapidement en utilisant HTTPS au lieu de SSH

Utilisez des clients légers Golang, Cluster Operations Library (vclusterops) et vcluster.exe, qui dissocient l’opérateur Kubernetes des détails des opérations du cluster et créent des bases de données, en particulier des bases de données volumineuses, plus rapidement que les outils d’administration. De nombreuses fonctionnalités, y compris les opérations d’administration, qui n’étaient auparavant disponibles que dans les outils d’administration via SSH, sont désormais disponibles sur le serveur Vertica lui-même, vous pouvez donc les utiliser via HTTPS au lieu de SSH. Aucun client spécial ne doit être installé. Tout est géré via le NMA (Node Management Agent.)

Automatisez la maintenance des bases de données en plusieurs étapes et les pipelines ML

Automatisez la maintenance des bases de données en plusieurs étapes, les pipelines d’apprentissage automatique ou le recyclage des modèles ML lorsqu’un seuil de baisse de précision est atteint. Les procédures stockées peuvent désormais appeler des méta-fonctions et des procédures stockées imbriquées jusqu’à une profondeur d’appel de 100, et les modifications des paramètres de session apportées par la procédure stockée persistent désormais une fois la procédure terminée.

Exécutez la console de gestion (MC) sous Linux avec la prise en charge d’ADO.net Core

Utilisez des instances cloud Linux moins coûteuses, plutôt que d’être obligé d’utiliser une instance Windows pour MC.

Contrôlez dynamiquement le matériel/nœuds/instances à différentes fins grâce au routage de la charge de travail

Les administrateurs peuvent créer des règles qui acheminent l’exécution des requêtes provenant de clients avec une charge de travail particulière vers un sous-cluster distinct, dissociant ainsi la connexion de l’exécution, le client peut se connecter à un nœud et s’exécuter sur un ensemble de nœuds différent. Les clients peuvent définir un nom de charge de travail en ajoutant un paramètre de charge de travail à leur chaîne de connexion ou avec la syntaxe SQL après la connexion.

Revenez à un état antérieur en enregistrant des « points de restauration », un instantané de la base de données à un moment donné

(Mode Eon uniquement) – Stockez une copie du catalogue et de toutes les données modifiées, et non une copie supplémentaire complète des données directement à partir du serveur de base de données. VBR (outil de sauvegarde et de restauration Vertica) n’est pas requis.

Et cela ne fait qu’effleurer la surface des nombreuses améliorations apportées à cette dernière version de Vertica.

Lis le Notes de version d’OpenText Vertica pour apprendre plus.