실시간 인사이트를 위한 최적화된 쿼리 가속화

특화된 데이터 가상화 계층은 복수의 데이터 소스에서의 복잡한 쿼리 실행을 간소화하여 성능 저하 없이 실시간으로 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 페더레이션 데이터 쿼리 처리를 최적화함으로써 사용자는 각 소스에 대한 깊은 지식 없이도 신속한 데이터 액세스를 경험할 수 있습니다.

기본 탑재된 Presto 기반 MPP 엔진은 데이터 레이크 프로세싱의 확장성과 고도화된 최적화를 함께 제공합니다. 이러한 구성을 통해 클라우드 및 온프레미스 데이터 상에서 완벽하게 병렬 쿼리를 실행할 수 있으므로, 기업은 기존 환경뿐만 아니라 데이터 레이크 환경의 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

통합 캐싱과 집계 인식(aggregate-aware) 가속화는 자주 액세스하는 데이터를 재사용하고 사전 집계된 결과를 활용하여 빠른 쿼리 응답을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 쿼리 응답 시간을 크게 단축하여 사용자가 몇 분 또는 몇 시간이 아닌 몇 초 만에 인사이트에 액세스할 수 있게 해줍니다.

디노도 플랫폼은 데이터 이동 최적화를 통해 필수 데이터만 전송하여 불필요한 부하를 줄이고 응답 시간을 가속화합니다. 디노도 플랫폼의 지능형 프로세싱은 데이터 소스로 프로세스를 푸시다운하거나 인메모리 처리를 사용하는 등 최상의 전략을 동적으로 선택하여 성능과 효율성의 균형을 맞춥니다.

비용을 고려하는 정교한 최적화 도구가 쿼리 패턴과 데이터 소스의 성능을 분석하여 각 쿼리에 대한 최적의 실행 계획을 선택합니다. 이를 통해 복수의 데이터 소스 환경에서 지연을 최소화하여 가장 복잡한 데이터 환경에서도 빠른 성능을 구현할 수 있습니다.