Mike Koehler, CEO de Teradata, lors du point presse à Prague.
Un client peut par exemple utiliser Teradata Database 15 pour accéder à une plate-forme Hadoop avec des agents Twitter et Facebook pour remonter des informations sur ses clients avant de les traiter et de les analyser avec Aster. L'approche fait écho à la solution SAP Smart Data Services pour HANA, sa base de données en mémoire, et Business Warehouse , où les entrepôts de données distants sont considérés comme des tables virtuelles. QueryGrid sera disponible au troisième trimestre de cette année, juste après Database 15 attendue avant l'été.
JSON pour travailler avec l'Internet des objets
Autre annonce ce matin, le support de la norme JSON dans « la version 15 de Teradata qui apporte le support de l'Internet des objets », a indiqué M. Gnau. JSON est largement utilisé dans les communications de machine à machine, une tendance communément appelée « l'Internet des objets ». Ce support permettra aux clients d'exécuter des analyses à grande échelle sur les volumineuses données générées par les machines. Teradata 15 introduit également le support de plusieurs langages de script, notamment Perl, Ruby, Python et R. Teradata Database 15 inclut également un support accru pour l'analyse 3D des données géospatiales. Par exemple, un développeur peut analyser la taille et la hauteur des éléments naturels et des bâtiments voisins afin de déterminer leur impact avant la construction d'un nouveau bâtiment.
Hermann Wimmer, président de Teradata International, lors de son keynote à Prague.
Durant la conférence de presse, Teradata a également dévoilé l'appliance Active EDW 6750, capable de supporter des milliards de requêtes chaque jour. Cette appliance repose sur une paire de contrôleurs équipés de deux processeurs Intel Xeon 2600v2 (avec 12 coeurs) associés à une baie de stockage NetApp E5500. Cette solution in-memory a été désignée avec comme base une architecture multi-tiers pour optimiser le stockage des données en fonction de leur utilisation. Grâce à une multi-tiering automatique, les données les plus chaudes peuvent ainsi être conservées sur des composants flash SSD et les plus froides sur des disques durs traditionnels. Et pour améliorer la capacité de stockage, Teradata fait également appel à des algorithmes de compression qui amplifieraient l'usage des données in-memory. Rien de nouveau ici, les principaux fabricants de systèmes de stockage poussent tous des solutions de ce type depuis trois avec même chez certains des algorithmes de déduplication pour améliorer encore l'espace de stockage flash. On a toutefois affaire ici à une solution complétement intégrée comme chez Oracle avec ses Exadata, ou encore SAP avec ses serveurs HANA.