WikiDer > Sqlstream

SQLstream - это распределенная платформа обработки потоковых данных Java, соответствующая стандартам SQL. SQLstream, Inc. базируется в Сан-Франциско, Калифорния и был запущен в 2009 году Дамианом Блэком, Эданом Кабачником и Джулианом Хайдом, автором открытого исходного кода. Серверный движок Mondrian Relational OLAP.

Лидирующие позиции

В 2016 году SQLstream объявила, что передала Amazon AWS лицензию на подмножество своего флагманского пакета продуктов SQLstream Blaze для их сервиса Kinesis Analytics, который обеспечивает потоковую передачу аналитических данных в реальном времени и преобразования для клиентов Amazon в потоки данных Kinesis. В том же году Forrester уже опубликовал свой отчет Wave о Streaming Analytics, поместив SQLstream в круг лидеров (их альтернатива Magic Quadrant от Gartner). В том же году SQLstream также объявил, что Kontron, второй по величине в мире поставщик встроенных систем, стандартизировал SQLstream Blaze для сбора, анализа и действий в реальном времени, а также панели мониторинга и встроен в шлюзы Kontron IoT. SQLstream четвертый год подряд фигурирует в DBTA 100 (журнал Database Trends and Applications), который является их списком из 100 компаний, которые имеют наибольшее значение в данных. В том же году они объявили о публичной компании Rubicon, которая является лидером в области рекламы в реальном времени, чтобы в режиме реального времени получать информацию об огромных объемах данных, сокращая задержку с трех часов с помощью Hadoop до почти реального времени и сокращая количество серверов, необходимых для проведения такой аналитики, от 180 серверов до 12 серверов.

Технологии

Быстрое увеличение объема доступных услуг, данных об устройствах и датчиках привело к появлению новых рыночных сегментов в режиме реального времени, которые дополняют традиционный мониторинг, бизнес-аналитика и хранилище данных домены.^[1] В Интернет вещей обещает подключить к Интернету сотни миллиардов подключенных устройств, передавая все данные, которые необходимо обрабатывать в совокупности в режиме реального времени, чтобы обеспечить работу интеллектуальных сервисов, которые могут реагировать и реагировать на окружающую среду через эти датчики. Системы аналитики хранимых данных, в которых постоянно обновляют хранилище данных вновь поступающими данными и повторно просматривают сохраненные данные для выполнения анализа данных, не масштабируются до очень больших объемов данных, передаваемых в Интернете вещей. Они не предназначены для выполнения запросов или анализа каждой из миллионов записей в секунду. Именно здесь на помощь приходят такие технологии, как SQLstream, которые обрабатывают данные постепенно и непрерывно, без предварительного сохранения данных. Такой подход называется потоковой обработкой. Вся эта информация была опубликована в публичных пресс-релизах.

SQLstream предоставляет платформу обработки реляционных потоков под названием SQLstream Blaze для анализа больших объемов данных служб, датчиков, машин и файлов журналов в режиме реального времени. Он выполняет сбор, агрегацию, интеграцию, обогащение и аналитику в реальном времени потоковых данных. Потоки данных анализируются с использованием отраслевого стандарта Язык SQL, с использованием ANSI стандартная, функционально богатая функция окна SQL для анализа и агрегирования потоковых данных в реальном времени по фиксированным или скользящим временным окнам, которые могут быть дополнительно разделены с помощью определяемых пользователем ключей. В отличие от традиционного СУБД SQL-запрос, который возвращает результат и завершается, потоковые SQL-запросы не завершаются, непрерывно генерируя результаты, как только становятся доступными новые данные. Шаблоны и исключительные события в потоках данных обнаруживаются, анализируются и сообщаются «на лету» по мере поступления данных, то есть до того, как данные будут сохранены. Подобно базе данных или хранилищу данных, SQLstream позволяет вам создавать несколько представлений для данных, так что разные приложения и пользователи могут каждый получить свое собственное настраиваемое представление потоковых данных. Разделение позволяет постепенно вычислять множество различных аналитических данных с помощью одного оператора SQL или окна, эффективно обрабатывая потенциально миллионы потоков с помощью одного оператора. Например, разделение по идентификатору клиента будет поддерживать отдельные вычисления для каждого отдельного клиента. Это очень лаконично, но также позволяет эффективно выполнять параллельное выполнение. SQLstream Blaze также позволяет вносить изменения в запросы и представления без остановки и перекомпиляции существующих приложений. Это очень важно для многих Интернет вещей и других интеллектуальных сервисов, которые должны работать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю в непрерывном режиме реального времени, когда изменения в приложениях должны производиться без необходимости прекращения работы службы или перестройки приложения. Являясь частью SQLstream Blaze, StreamLab использует эту возможность, чтобы направлять пользователей, которые хотят исследовать потоки данных и понимать их структуру, в то время как данные все еще текут, путем генерации новых SQL-запросов на лету на основе указаний пользователя и анализа значений данных. по правилам. Таким образом, он обеспечивает эффективную платформу для выполнения оперативной аналитики в режиме реального времени, которую вы можете рассматривать как бизнес-аналитику в реальном времени по потоковой передаче операционных данных. SQLstream использует технологию потока данных для выполнения множества запросов к высокоскоростным большим данным большого объема с массивно-параллельным совместимым со стандартами механизмом SQL, в котором запросы выполняются одновременно и поэтапно. В отличие от баз данных, SQL в SQLstream становится языком для выполнения непрерывной параллельной обработки, в отличие от языка для поиска данных, который обычно встречается в реляционных базах данных. SQLstream может выполнять свои запросы в оптимизированном многопоточном механизме потока данных C ++, который работает без блокировки. Это позволяет людям легко создавать приложения для параллельной обработки без блокировок, которые в противном случае требуют специальных навыков, часто трудны для работы и часто подвержены ошибкам.

Приложения SQLstream Blaze включают в себя управление данными служб и датчиков (Интернет вещей) в реальном времени, интеграцию данных в реальном времени, потоковую аналитику файлов журналов и хранилище данных в реальном времени.^[2][3] SQLstream Blaze предоставляет эффективный способ обработки больших объемов данных в реальном времени, позволяя широкому спектру интеллектуальных сервисов в реальном времени реагировать на потоковую передачу данных даже при больших объемах данных.

Товары

SQLstream выпустила свой первый продукт на рынок в январе 2008 года. Его программное обеспечение для обработки потоковых данных называется SQLstream Blaze и включает s-Server, s-Studio, s-Dashboard, s-Visualizer и StreamLab. Он также имеет шаблоны приложений потоковой передачи, которые могут редактироваться и расширяться пользователями, и они известны как StreamApps. У SQLstream есть Smart Cities StreamApp, Telecom StreamApp и StreamApp аварийных служб. На веб-сайте также предлагаются профессиональные услуги по стратегии, сертификации и обучению.

Смотрите также

• Оперативная разведка
• Извлечь, преобразовать и загрузить (ETL)
• Беспроводная сенсорная сеть
• Интеллектуальные транспортные системы
• Бизнес-аналитика в реальном времени

Примечания

внешняя ссылка

• Официальный веб-сайт