Open Lakehouse מבוסס Apache Iceberg
שפרו ביצועים והפחיתו עלויות עם Open Lakehouse מבוסס Iceberg
לקבלת דמו חינם
Qlik מפשטת את התכנון, הפיתוח והאוטומציה של Open Lakehouses מבוססי Apache Iceberg. הפלטפורמה מאפשרת ניהול יעיל של נתונים מובנים וחצי-מובנים, מפחיתה זמני שאילתה, משפרת ביצועים ומסייעת לבנות ארכיטקטורת Lakehouse פתוחה וגמישה ללא תלות בספק יחיד
אופטימיזציה ל-Apache Iceberg
Qlik משפרת את ביצועי ה-Lakehouse באמצעות יכולות מובנות לחלוקת נתונים חכמה, אינדוקס ו-Schema Evolution. כך ניתן להפחית עלויות אחסון, להאיץ ביצועי שאילתות ולנהל סביבות נתונים בקנה מידה ארגוני באמצעות אוטומציה מתקדמת.
- אופטימיזציית Iceberg לשיפור ביצועים
- הפחתה של עד 50% בעלויות האחסון
- האצת שאילתות פי 2.5 עד 5
ארכיטקטורה פתוחה וגמישה
Qlik מעניקה גמישות מלאה בניהול Lakehouses מבוססי Apache Iceberg, באמצעות הכלים, מנועי השאילתות ופלטפורמות הנתונים המועדפים עליכם. בזכות התמיכה ב-Apache Iceberg וב-Object Storage, ניתן לבנות ארכיטקטורת נתונים פתוחה, גמישה וללא תלות בספק יחיד.
- אינטגרציה עם פלטפורמות מובילות ל-BI, AI ו-ML
- אינדוקס דינמי ותמיכה ב-Schema Evolution
- ניהול סביבת Lakehouse בפורמטים פתוחים
קליטת נתונים בזמן אמת
Qlik תומכת בקליטת נתונים בזמן אמת (Data Ingestion) ממאות מקורות, עם השהיה נמוכה ורפליקציה מדויקת. יכולות מובנות של Schema Evolution מאפשרות להתמודד באופן אוטומטי עם שינויים במבנה הנתונים, לשמור על רציפות התהליכים ולהבטיח שהנתונים תמיד מוכנים לאנליטיקה ול-AI.
- שמירה על Lakehouses מבוססי Apache Iceberg מעודכנים באופן רציף
- תמיכה במאות מקורות, כולל מסדי נתונים, SAP ,SaaS ,Mainframes, S3, Kafka ו-Kinesis
- התאמה אוטומטית לשינויים במבנה הנתונים (Schema Evolution)
Open Lakehouse ללא תלות בפלטפורמה
Qlik Open Lakehouse מאפשרת לחבר, לשתף ולבצע שאילתות על נתונים בין פלטפורמות, מנועי עיבוד וקטלוגים שונים, ללא שכפול מיותר של נתונים. באמצעות שיקוף (Mirroring) של טבלאות Apache Iceberg ישירות למחסני נתונים בענן, הפלטפורמה מספקת אינטגרציה מובנית עם קטלוגי Iceberg מובילים ותמיכה במנועי שאילתות מרכזיים, כך שכל סביבת הנתונים הארגונית נשארת מסונכרנת ועקבית.
- עבודה עם AWS Glue, Polaris, Snowflake Open Catalog ועוד
- תמיכה במנועי שאילתות מובילים, בהם Athena ,Trino ,Spark ו-Snowflake
- שיקוף טבלאות Iceberg למחסני נתונים ללא שכפול נתונים וללא מורכבות מיותרת
מוכנים להפיק יותר מהנתונים שלכם?
איך צוותים בונים ומנהלים Open Lakehouses עם Qlik
ארכיטקט ענן
ארכיטקט ענן
מהנדסת דאטה
מהנדסת דאטה
מנהל פלטפורמות
מנהל פלטפורמות
שפרו ביצועים והפחיתו עלויות עם Open Lakehouse
לתיאום שיחת ייעוץ או דמו מותאם
שאלות נפוצות
Open Lakehouse הוא ארכיטקטורת נתונים המשלבת את הגמישות של Data Lake עם הביצועים ויכולות המשילות של Data Warehouse. הארכיטקטורה מבוססת על פורמטים פתוחים ותקנים פתוחים, ומאפשרת לארגונים להימנע מתלות בספק יחיד (Vendor Lock-In).
Apache Iceberg, Delta Lake ו-Hudi הם פורמטים פתוחים לניהול טבלאות נתונים בקנה מידה גדול. הם נבדלים זה מזה בארכיטקטורה, בניהול מטא-דאטה, בתמיכה האקולוגית (Ecosystem) ובשיטות האופטימיזציה, אך כולם נועדו לשפר את הביצועים, האמינות ויכולת הניהול של סביבות Lakehouse.
כן. ארכיטקטורות Open Iceberg מאפשרות לבצע שאילתות על אותם מערכי נתונים ממספר מנועים ופלטפורמות, כולל Snowflake, Databricks, Spark, Athena, Trino ופלטפורמות נוספות.
Qlik מסייעת לבצע אוטומציה ואופטימיזציה של תפעול ה-Lakehouse, כולל קליטת נתונים, Schema Evolution, חלוקת נתונים (Partitioning), אינדוקס ותאימות בין פלטפורמות. במקביל, הארגון שומר על שליטה מלאה בתשתית בהתאם לארכיטקטורה ולאסטרטגיית הענן שלו.
Apache Iceberg תומך באנליטיקה מתקדמת וביישומי AI בקנה מידה גדול, באמצעות יכולות כגון Schema Evolution, חלוקת נתונים חכמה (Partitioning), Time Travel ותאימות פתוחה בין מנועי שאילתות ופלטפורמות שונות.
כן. Qlik תומכת בקליטת נתונים רציפה ובזמן אמת לסביבות Apache Iceberg ממסדי נתונים, מערכות SAP, אפליקציות SaaS, Kafka, אחסון בענן ומקורות נתונים נוספים.
Qlik משפרת את ביצועי Iceberg Lakehouses באמצעות חלוקת נתונים חכמה (Partitioning), אינדוקס אוטומטי ואסטרטגיות מתקדמות לניהול קבצים. יכולות אלו מסייעות לשפר ביצועים, לצמצם צריכת אחסון מיותרת ולהפחית עלויות תפעול.