スピードと拡張性
データベース内分析と AI により、インサイトをより迅速に生成します。ペタバイトサイズのデータ セットを対象として、クエリとデータ取り込みを実行できます。
生産性
データの場所を問わず、単一のプラットフォーム上で多様なデータ タイプ（構造化、半構造化、非構造化、ベクトル、または地理空間グラフ）に対応します。
柔軟性
ベアメタル、パブリッククラウド、vSphere ベースのプライベートクラウド向けに最適化されており、あらゆる種類のインフラストラクチャへの展開が可能です。
レジリエンス
OSS の Postgres をベースとした、長年の実績があるプラットフォームです。冗長コンポーネント、リモート ディザスタ リカバリ、強化されたセキュリティ、24 時間 365 日のエンタープライズ サポートなどの特長を備えています。
Conversant、Vice President of Data Warehousing、John Conley 氏
詳細を読むPurdue University、Lead Data Scientist、Ian Pytlarz 氏
詳細を読むDell Technologies、Senior Consultant for IT Infrastructure、Jim Hall 氏
詳細を読むアーキテクチャ
機能
クラウドに依存しない柔軟な展開が可能
Greenplum は Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）といった主要なパブリッククラウドのマーケットプレイスで入手でき、「Bring Your Own License」（BYOL）および時間単位の消費モデルで利用できます。また、VMware vSphere や OpenStack のプライベートクラウドでも利用可能です。なによりも、すべてのクラウドで同じバージョンの Greenplum と同じツールを使うことができ、一貫性のある体験を享受できます。
アプライアンスのような使用感で価値と性能を実現
オンプレミスに Tanzu Greenplum を展開する場合は、Dell Greenplum リファレンス アーキテクチャを利用することで、パフォーマンスを最大限に発揮できます。このリファレンス アーキテクチャは、プロプライエタリ アプライアンスを置き換える Dell のハードウェア構成のための、VMware 認定のサポート対象ブループリントです。また、Greenplum は、HP や Cisco の認定を受けた構成に展開することも、独自の汎用ハードウェア上に展開することも可能です。
ビジネス インテリジェンスから人工知能までの分析に対応
機械学習、深層学習、グラフ、テキスト、統計といった手法のすべてを、単一のスケールアウト型 MPP データベースで利用できます。拡張テキスト検索機能が搭載されており、語彙検索と AI を活用したセマンティック検索の両方をサポートします。また、高速かつ機能豊富な地理空間クエリを実行できます。R や Python の分析ライブラリ、Keras や TensorFlow を幅広くサポートします。
ストリーミング データやクラウド データの扱いが容易
Greenplum は、RabbitMQ などのメッセージングおよびストリーミングのエコシステムとの連携機能を備えています。改良された低遅延の書き込みにより、ストリーミングのユースケースにおいて高速なイベント処理が可能です。
連続稼働時間の最大化とデータ完全性の保護
Greenplum は高可用性、インテリジェントな障害検知、高速なオンライン差分リカバリのほか、フル バックアップ、増分バックアップ、ディザスタ リカバリのための機能を備えています。セキュリティと認証の機能により、企業ポリシーや規制要件に対応できます。
業界をリードするパフォーマンス
Greenplum は大規模なデータ ワークロード用に設計された独自のコストベースのクエリ最適化機能を備えているため、ペタバイト級の大規模データセットに対しても、クエリのパフォーマンスやスループットを低下させることなく、インタラクティブな分析やバッチモードの分析を実行できます。
極めて高度な並列アーキテクチャ
Greenplum は、データとクエリの並列処理とペタバイト規模のデータ取り込みを自動化するシェアードナッシング アーキテクチャを特徴としています。オープンソースのコストベース クエリ オプティマイザー（GPORCA）は、特に高度な分析に対応するために開発されており、複雑な結合操作を大容量データに対し画期的なパフォーマンスで実行するクエリ プランを作成します。
オープンソース プロジェクトをベースとする設計
プロプライエタリ技術によるベンダー ロックインを回避できます。Greenplum Database のオープンソース プロジェクトは、PostgreSQL コミュニティと密接に連携しています。Tanzu Greenplum の主要なコントリビューションはすべて Greenplum Database プロジェクトの一部であり、MPP アーキテクチャ、分析インターフェイス、セキュリティ機能など、同じデータベース コアを共有しています。
PXF によるデータ フェデレーションの強化
Greenplum の Platform Extension Framework（PXF）が改良され、優れたデータ フェデレーションが可能になりました。これにより、Amazon Simple Storage Service（S3）オブジェクト ストレージ、Hadoop Distributed File System（HDFS）、その他のリレーショナル データベースのデータセットに対するクエリを、JDBC 経由で実行できるようになりました。PXF では、PostgreSQL の Foreign Data Wrapper API を利用してリモート データ ソースへの並行アクセスが可能です。これにより、リモート データに関するセキュリティと統計情報を管理するための抽象化されたデータ モデルを使用してクエリを最適化できます。
各種のインデックス タイプをサポート
Greenplum は、B ツリー、ハッシュ、ビットマップ、ブロック レンジ インデックス、テキスト インデックス、地理空間インデックス、AI ベクトル インデックスなど、幅広いインデックス タイプをサポートします。これにより、データ検索とクエリのパフォーマンスが最適化されます。
ユースケース
エンタープライズ分析と AI
Apache MADlib では多層パーセプトロンや畳み込みニューラル ネットワークなどの高度なアルゴリズムがサポートされているため、音声認識、画像認識、機械翻訳、コンピューター ビジョンなどを使用する最先端のユースケースにも取り組めるようになります。オプションの REST API サポートを利用すれば、トレーニング、テスト、展開を単一の言語（SQL）で行うことが可能になり、モデルを本番環境に大規模展開する際のエラーの発生を抑制できます。
オンプレミス/クラウドでの柔軟な展開
選択した期間や条件に基づいて、任意のプラットフォームに分析ワークロードを移行できます。展開は、プライベートクラウド、ソブリンクラウド、パブリッククラウド（AWS、Microsoft Azure、GCP など）のほか、Greenplum Building Blocks（GBB）を使用してオンプレミスでも実行可能です。使いやすさ、パフォーマンス、総所有コスト（TCO）などに基づいて、それぞれのプロジェクトやワークロードに最適なプラットフォームを自由に選択できます。
エンタープライズ データウェアハウスのモダナイゼーションとリプラットフォーム
レガシーのエンタープライズ データウェアハウス（EDW）をリプラットフォームすることで、高価なプロプライエタリ データベースが不要になります。モダナイゼーションを実現するには、エンタープライズ要件を満たす幅広いデータウェアハウス機能を備えたオープンソースベースの分析用マルチクラウドプラットフォームへの移行が必要です。MPP システムのパワーと実績あるテクノロジーの組み合わせを活用することで、アプリケーション移行のコストと複雑さの軽減が可能になります。
RAG 処理のためのベクトル管理
RAG 処理においては効率的なベクトル管理が重要であり、Tanzu Greenplum はこれに対応するための強力なソリューションを提供します。Greenplum は高パフォーマンスな機能によってベクトルの処理と分析を効率化し、データ精度と処理スピードを確保することで、RAG 処理ワークフローの最適化に不可欠なツールとして機能します。
IoT アプリケーションの強化
Tanzu Greenplum は、IoT データの膨大なストリームをシームレスに取り込んで分析することで、企業におけるリアルタイムのデータドリブンな意思決定を可能にします。Tanzu Greenplum の優れたパフォーマンスとスケーラビリティは、予知保全、スマート シティ管理、サプライ チェーン最適化などあらゆる IoT アプリケーションの強化に最適です。
Greenplum の詳細情報
クラウド マーケットプレイスで Greenplum を実行
AWS で Greenplum を実行
Azure で Greenplum を実行
GCP で Greenplum を実行