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スケーラブル、セキュアで柔軟な分析データベース

高いパフォーマンスを誇るベクトル化列指向データベース

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Vector のご紹介

Vector のご紹介

業界最高速の分析データベースである Vector はパフォーマンスを犠牲にすることなく継続的なアップデートを処理します。Vector は、オンプレミスおよび AWS、Azure や Google Cloud でのデプロイする柔軟性を備え、汎用ハードウェアにおいて ACID に完全に準拠し、ほとんどデータベースのチューニングを必要とせずに非常に優れたパフォーマンスを実現します。

HCL Vector Analytics Database の特長

高速

競合他社のデータベースを7.9倍凌駕 – Enterprise Strategy Group

リソースの最適化

I/O を減らし、データ圧縮を最適化し、また優れたキャッシュパフォーマンスを実現することで時間とコストを削減します。

本物のリアルタイムのインサイト

ダウンストリームのクエリパフォーマンスに悪影響を及ぼさずに分析データセットを継続的に最新の状態に維持

デプロイメントの柔軟性

Windows や Linux、オンプレミス、ハイブリッドそして Google Cloud、AWS や Azure を含むマルチクラウドで運用できます

エンタープライズ水準

99.9％の可用性そして1000人規模のアクティブユーザーをサポート

コンプライアンスとセキュア

保存データや転送中データを暗号化ならびにダイナミックデータマスキングによりステークホルダーの間でデータを安全に共有

デプロイメントのオプション

Windows

Vector は単一サーバーのデプロイメントの場合に Microsoft Windows で利用できます。Enterprise Edition は製品レベルのサポートを提供し、Evaluation Edition は30日、60日および90日の期間限定での機能を提供します。

Linux

Vector は信頼性と強固なセキュリティで人気のある Linux ディストリビューションで稼働する SMP システムにおいて垂直スケールします。

Google Cloud

Vector は、Google Kubernetes Engine (GKE)、Google Cloud Dataproc および Google Cloud Storage (GCS) の最新のコンピューターノードにコンテナおよびマイクロサービスとしてデプロイすることができます。DataFusion、Pub/Sub および Kubeflow との統合の予定があり、 Looker と密接に統合されます。また Vector は Google Cloud Platform 仮想マシンイメージとしても稼働させることができます。

AWS

Vector は単一ノードおよびクラスタ構成をサポートしています。第三者によるベンチマークによれば、Vector は AMS での Microsoft SQL Server、Cloudera Impala、Amazon Redshift および Snowflake のデータベースを大幅に凌ぐパフォーマンスを見せています。Vector は AWS で Amazon マシンイメージとして稼働することができ、また Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) をサポートしています。さらに Vector はプライベートとハイブリッドのクラウドのデプロイメントのために BYOL もサポートしています。

Microsoft Azure

Vector は Microsoft Azure VM イメージとしてデプロイすることができ、また Azure Kubernetes Service (AKS) をサポートしています。

Hadoop

Vector for Hadoop は Vector を単一ノードを超えてスケールアップし数千人のユーザーとペタバイト級のデータをサポートします。Vector は数百または数千のノードにおけるワークロード管理に対し YARN を利用しています。HDFS は10倍以上の圧縮率で Vector データを保管します。Hadoop の SQL とは異なり、Vector は差分インサート、アップデートや削除に対応して複数の業務ワークロードを実行します。

Vector Analytics Database の機能

一段と効率的なクエリ処理

ベクトル化されたクエリ実行により x86 CPU における単一命令列・複数データ（SIMD）サポートを利用します。
クエリ結果のキャッシングにより変更がない場合にクエリの再実行を回避します。

実行する CPU キャッシュの最大化

実行する CPU キャッシュの最大化
D• インメモリアプローチの制約を受けずに大幅に向上したスループットを実現

その他の CPU 最適化

ハードウェア加速の文字列ベースの操作をサポートし、ワイルドカードマッチング、文字列ベースの値への集約そして文字列キーを用いた結合やソートを利用する文字列のセレクションに貢献しています。

列型のストレージ

I/O を関連する列に縮小
データ圧縮強化の機会
標準のストレージインデックスが効率を最大化

データ圧縮

圧縮する最大化する複数のオプション: 連長圧縮（RLE）、PFOR、PFOR への差分符号化の追加、辞書符号化および LZ4（異なる文字列値）
4～6倍の圧縮率が実地データに対し一般的

未処理データ

ディスクに圧縮されるデータへのリアルタイムのアクセスを維持し、I/O や CPU パワーの節約ならびに実行時間の短縮を実現

統合および移行が簡単

高速なデータ読み込みに DataFlow を利用し、また DataConnect を利用して200個を超えるコネクタとテンプレートによりデータを大規模に簡単に調達します。
イベントベースのメッセージやストリーミングデータを含めコーディングなしで構造化や半構造化の JSON データを読み込みます。
統合された「clonedb」機能を使って一度のステップによりデータベースをクラウドや遠隔のデータセンターに移動