MariaDB erweitert um Data Warehouse-Funktionen
MariaDB freut sich über weite Verbreitung
Die Open Source-Datenbank MariaDB wechselt zunehmend MySQL ab und ersetzt diese bereits im LAMP-Stack. Die Migration von MySQL zu MariaDB ist denkbar einfach. MariaDB AX erweitert den MariaDB Server zu einer Lösung, die leistungsfähige Analysen mit verteiltem Speicher und paralleler Verarbeitung ermöglichen soll. Dabei skaliert MariaDB AX ebenso auf vorhandener Standard-Hardware vor Ort als auch auf jeder Cloud-Plattform. "MariaDB AX ist eine leistungsstarke Open Source-Lösung für individuelle und komplexe Datenanalysen", erläutert David Thompson, Vice President of Engineering bei MariaDB Corporation. "Damit unsere Kunden die Stärken von Big Data voll ausschöpfen können, müssen sie über Informationen in annähernd Echtzeit verfügen. Unabhängig davon, woher die Daten kommen. Mit MariaDB AX ist es einfacher denn je, Streaming-Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und auszuwerten. Gleichzeitig bieten neue Hochverfügbarkeits- und Backup-Möglichkeiten ein extrem hohes Maß an Zuverlässigkeit."MariaDB AX-Architektur für Big Data als Open Source
MariaDB AX wurde auf Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit hin entwickelt: Die Lösung nutzt eine verteilte und spaltenbasierende Open Source-Speicher-Engine, die die parallele Verarbeitung von Abfragen ermöglicht. Die Kunden können so mehr Daten speichern und diese schneller analysieren. Dazu unterstützt MariaDB AX eine breite Palette von fortschrittlichen Analyseszenarien für alle Branchen. So lassen sich zum Beispiel Gesundheitstrends als Informationsquelle für Gesundheitsprogramme und gesundheitspolitische Entscheidungen erkennen. Ebenso sind Verhaltensanalysen für den Kundendienst und die Vertriebsstrategie möglich oder auch die Analyse von Finanzanomalien als Information zur Betrugserkennung. MariaDB AX verfügt über einige neue Merkmale für eine einfache, hoch leistungsfähige Datenanalyse. Dazu zählen:- Einfachere und schlankere Einspeisung der Daten: Daten stehen schnell und problemlos zur Analyse zur Verfügung. Mit der Einführung der Datenadapter und des direkten Zugriffs auf die zugrundeliegende Speicher-Engine macht MariaDB AX den komplexen und zeitaufwändigen Datenimport per Batch-Job überflüssig. Die benötigte Zeit für die Bereitstellung der Daten zur Analyse sinkt, die Unternehmen erhalten schneller die benötigten Informationen. Und können so auch die damit verbundenen Wettbewerbsvorteile schneller nutzen. Die neuen Datenadapter umfassen:
- Adapter für Massendaten: Zur Entwicklung von Anwendungen oder Services, die fortlaufend große Datenmengen für MariaDB AX zur Analyse sammeln und schreiben. Ebenso zur Weitergabe der Ergebnisse maschinellen Lernens für Datenwissenschaftler und andere an MariaDB AX, um diese über SQL bereitzustellen oder später zu analysieren.
- Adapter für Streaming-Daten für MariaDB MaxScale: Ermöglicht die Analyse von operativen Daten fast in Echtzeit – nur wenige Sekunden, nachdem die Daten erzeugt wurden. Kommt für operative Arbeitslasten MariaDB TX zum Einsatz, nutzt der Datenadapter MariaDB MaxScale und Change-Data-Capture-Streams, um die Daten aus der operativen Umgebung automatisch und fortlaufend auf MariaDB AX zu replizieren.
- Adapter für Streaming-Daten für Apache Kafka: Daten können aus den unterschiedlichsten Quellen wie Internet, mobile Geräte oder dem Internet der Dinge aggregiert und analysiert werden. Der sich aktuell noch im Betastadium befindende Datenadapter sammelt Nachrichten, die als Topics in Apache Kafka vorhanden sind, und schreibt diese Daten nach MariaDB AX. Datenwissenschaftler können so miteinander zusammenhängende Daten aus unterschiedlichen Quellen untersuchen.
- Leistungsstärkere individuelle Analysen: Die analytischen Möglichkeiten von MariaDB AX lassen sich um individuelle Analysefunktionen für strukturierte und unstrukturierte Daten wie zum Beispiel JSON erweitern. Die Einführung einer API zur Definition von Aggregations- und Window-Funktionen sowie die Unterstützung für Text- und Binärdaten ermöglichen es Datenwissenschaftlern, gleichermaßen strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren.
- Verbesserte Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery: Mit einfachen Prozessen bei Backup und Restore sicherstellen, dass die Daten für die Analyse jederzeit verfügbar sind: MariaDB AX bietet Unterstützung für GlusterFS, um die Hochverfügbarkeit der Daten ohne ein teures SAN zu gewährleisten. Zudem nutzt ein neues Werkzeug automatisch mehrere Verbindungen synchron, um verteilte Daten auf verschiedenen Servern von einem Ort aus zu sichern und wiederherzustellen.
Information MariaDB AX/ Data Warehouse und Analytics
Weitere Informationen zu MariaDB AX und dessen Data Warehouse- und Analytics-Funktionen finden Sie hier:- Session der IT-Tage zu MariaDB AX von Anders Karlsson über Big Data Analytics with MariaDB AX
- MariaDB AX Download
- MariaDB AX JumpStart Service
- MariaDB AX Datenblatt
- Webseite der MariaDB Corp.
- MariaDB Blog
- Webinar: What’s New in MariaDB AX
- Blog: What’s Great About MariaDB ColumnStore 1.1
- Blog: Real-time Data Streaming with MariaDB AX
Über MariaDB
MariaDB Corporation ist das Unternehmen hinter MariaDB, der aktuell am schnellsten wachsenden Open Source-Datenbank. Das Unternehmen weist langjährige Community-Innovationen sowie hohe Akzeptanz auf und bietet eine funktionell vollständige Open Source-Datenbank. MariaDB kommt unter anderem bei Google, Wikipedia, DBS Bank, Deutsche Bank, Telefónica, mobilcom-debitel sowie 1&1 Internet zum Einsatz. MariaDB-Lösungen wurden für alle Infrastrukturen entwickelt – physikalische Server, virtuelle Maschinen, Container, öffentliche und private Clouds – und sind in allen großen Linux-Distributionen verfügbar, einschließlich Debian und Ubuntu. MariaDB ist die Standard-Datenbank in openSUSE, Manjaro, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) / CentOS / Fedora, Arch Linux und SUSE Linux Enterprise, mit einer Reichweite von weltweit mehr als 60 Millionen Entwicklern. AHSie möchten zukünftig per Newsletter der Informatik Aktuell informiert werden? Hier können Sie sich anmelden.
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