Глубокая информатика выпускает новый механизм DeepSQL

DeepSQL есть поддержанной машинным обучением реляционной базой данных, которая адаптируется машинально для условия и хостинга данных в облаке.Это – истина: растущее число фирм сохраняет надежду заменять MySQL старшего поколения вторыми процессорами хранилища базы данных, которые намерено созданы для работы с большими наборами данных и время – чувствительная обработка. Это указывает, что будущее начального MySQL на предприятии вызывающе большие сомнения.Идеально, движущиеся приложения к облаку свидетельствует, что компании в состоянии обновить, увеличить и поменять направления в любую секунду.

Но это не совсем так легко, в силу того, что довольно много IT-совокупностей имеют жёсткие базисные базы данных MySQL, которые сдерживают их. Неспособный к не отставанию от скорости облака, масштабируемости и преимуществ гибкости, MySQL открыто подвергает опасности цена облака в центральных приложением бизнес-средах.Пару компаний нового генерала перемещаются на этот рынок, видя обширно открытую возможность.

С его линией фронта Глубокий Механизм бостонский новый проект Глубокая Информатика есть одним из них.Ранее в текущем году компания представила Глубокий механизм устройства хранения данных Механизма, что создан, чтобы максимизировать выполнение MySQL и увеличить ту базу данных с открытым исходным кодом до широкомасштабных операций данных, таких как своевременная аналитика и управление громадными данными.

Самонастраиваемые методы устройства хранения данных глубокого Механизма могут приспособиться к новому аппаратному развертыванию и полностью воспользоваться улучшениями аппаратных средств, потому, что совокупности обновлены либо заменены. Имея это в виду, становится разумеется, что существует больше к Глубокому Механизму, чем другим механизмом устройства хранения данных.Для тех то, кто легко еще не достаточно готов к грузоподъемнику их база данных MySQL, Глубоко может оказать помощь с этим, также. Глубокий Механизм заменяет личные механизмы устройства хранения данных MySQL, такие как InnoDB либо MyISAM, и приносит метрики машинного обучения к MySQL.

Это повышает производительность и разрешает фирмам лучше применять инвестиции в существующие реализации MySQL без дорогостоящих миграций к новым аппаратным средствам либо принятия вторых баз данных, заявила компания.Глубоко было занято вторыми продуктами.

9 сентября компания выпустила новую версию DeepSQL, поддержанная машинным обучением реляционная база данных, которая адаптируется для условия и хостинга данных в облаке. Глубокие требования DeepSQL могут опередить MySQL RDS Amazon на фактор 17 и Amazon Аврора причиной 5, с позиций скорости обработки.DeepSQL создан для обработки переменных требований данных в облачных совокупностях, сообщил главный менеджер по стратегии Чед Джонс eWEEK. Потому, что это не требует никаких трансформаций приложений, Джонс сообщил, DeepSQL ликвидирует обычные преграды MySQL для сбора урожая некоторых главных преимуществ облачных вычислений.

К примеру, DeepSQL включает фирмам опцию применения Amazon, но по намного более низкой стандартной цене, и с улучшенной производительностью, сообщил Джонс.«DeepSQL есть ответом NewSQL, которое было спроектировано в частности для разрушения достигнутого результата MySQL и барьеров масштабируемости, не требуя никакого трансформации приложений», сообщил Джонс. «Это – идеал, пригодный для компаний, которые желают всю гибкость Amazon с лучше метриками цены, весьма производительной базой данных MySQL и эластичным подходом EC2.

DeepSQL машинально адаптируется к постоянно изменяющимся требованиям рабочей нагрузки данных в облаке».DeepSQL, согласно Глубокой Информатике, может:- самосконфигурируйте, согласно стремительной смене данных и дешёвых облачных ресурсов;- динамично размер и возрастает либо вниз и вращает временные экземпляры в минутах;- вполне применяйте все виртуальные ресурсы и облако экземпляра;- сократите IOPs для данной рабочей нагрузки на 80 процентов, благодаря улучшенной производительности для всех типов диска, включая приложенную сеть, SSD и HDD;- сократите место устройства хранения данных максимум на 90 процентов, не жертвуя производительностью, посредством сжатия данных из строчка; и,- повысьте полную производительность совокупности, оптимизировав планирование работы базы данных. Это ведут улучшения в параллелизме ЦП и минимизирующих переходах между пользователем и пространством ядра.

Для загрузки DeepSQL безвозмездно отправьтесь ко мне.


Блог Хихуса