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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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