SEacom & Dremio

Dremio è uno strumento ideale quando si desidera fare analitiche con strumenti tradizionali (Excel, PowerBI, Tableau, Qlik) avendo i dati su fonte eterogenee come Elastic, MongoDB, Oracle, S3, Hadoop. Grazie a strumenti di query SQL è possibile fare operazioni tra i dati equiparabili alle normali operazioni permesse in DB relazionali

Le principali applicazioni di Dremio

BI on Data Lakes

Accelera i data lakes per Tableau, Power BI e altri. Distribuisce rapidamente i carichi di lavoro su S3, Hadoop, ADLS e altro ancora.

A

Data Acceleration

Rende l’analisi dei dati fino a 1000 volte più veloce. Senza cubi, ETL, tabelle di aggregazione, estratti BI o modifica SQL.

Self Service Data

Consente agli analisti e agli scienziati di dati di scoprire, curare, accelerare e condividere dati da qualsiasi fonte.

Data Lineage

Offre dashboard per dare visibilità delle connessioni attive, la struttura dei dati e informazioni sulle performance

Dremio + Elastic

Dremio è una soluzione perfetta per l’integrazione con Elastic.

Oltre ad esporre i dati tramite interfacce avanzate che permettono di visualizzare con chiarezza la struttura e l’interconnessione delle informazioni, la soluzione è in grado di velocizzare l’accesso ai dati strutturati e non strutturati dei cluster Elasticsearch.

Il connettore Elastic di Dremio è progettato per fornire una visione coerente e comprensibile degli indici e dei mapping Elastic, mediante l’uso di una gerarchia a due livelli.  In Dremio, questi due livelli possono essere pensati come database e tabella. Gli indici elastic e gli alias sono rappresentati come database e ogni mappatura all’interno di tali indici o alias viene rappresentata come tabella.

Sorgenti di dati

Dremio Enterprise Edition supporta un’ampia gamma di sorgenti dati:

●  DB Relazionali: DB2, Hive, Microsoft SQL Server, MySQL, Netezza*, Oracle, PostgreSQL, Redshift, Teradata*, Vertica*.

●  NoSQL: Cassandra*, Elasticsearch, HBase, MapR-DB, MongoDB.

●  File Systems: Azure Blob Store*, HDFS, MapR-FS, NAS, S3.

●  Formati File: Avro, CSV, Excel, JSON, ORC*, Parquet.

Client Applications

Supporta tutti gli standard SQL, come funzioni di Windowing, sub-query di correlazione e molto altro.

Le applicazioni sono connesse lato client attraverso ODBC, JDBC, or REST Api.

●  Integrazioni avanzate: Jupyter, Microsoft Power BI, Qlik, Tableau

●  Integrazioni testate: Alteryx, BusinessObjects, DBeaver, DbVisualizer, Excel

Microstrategy, Pandas, Python, R, Scikit-learn, TensorFlow. Security

Integrazione con sistemi di sicurezza

●  LDAP & Kerberos Authentication

●  Role-based Authorization

●  Encryption & Secure Impersonation

Deploy

Esistono due modalità di deploy del sistema:

●  Dedicated Infrastructure. Runs in containers or on bare metal. Reflections are stored on local filesystems, S3 on AWS, or Azure Blob storage.

●  On Hadoop. Provisioned and managed via YARN. Reflections are stored in HDFS.

Dremio Use Case

Gandiva The Gandiva Initiative per Apache Arrow  è un nuovo kernel di esecuzione vettoriale per Apache Arrow basato su LLVM. Una novità questa molto importante per  migliorare le prestazioni di elaborazione SQL in Dremio. Sulla base di una serie di test Gandiva ha mostrato un incremento di performance nell’esecuzione di query, rilevando tempi di risposta fino a 70 volte più veloci. 

Dremio & data lake

I data lake sono problematici perché centralizzano i dati ma non li rendono accessibili. Il progetto open source Dremio potrebbe avere una soluzione. Facilitando la creazione di Data-as-a-Service, Dremio si augura di rendere l’infrastruttura e i dati accessibili e utilizzabili da una gamma di utenti molto più ampia di quella dei data lake. 

Tooling up per Analytics 
In uno scenario in cui si stanno affermando nuovi strumenti e tecnologie nelle aziende, aiutando le organizzazioni a ricavare più valore dai dati, le piattaforme Data-as-a-service come Dremio vengono utilizzate a supporto dei Data Lake e il data warehouse per fornire uno strato di accesso uniforme in grado di unire e accelerare i dati.

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