사용 사례: OMNI-DATA 플랫폼
EDB Postgres® AI 멀티 모델 데이터 플랫폼을 이용하여 통찰력을 가속화하고 요구에 따라 작업 부하를 시작하세요.
데이터 실로는 혁신을 제한합니다
차세대 애플리케이션을 구축하는 기업들은 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터를 포함하여 다양한 데이터 모델을 동시에 활용해야 합니다. 이는 자주 많은 다목적 데이터베이스가 필요하게 만들며, 그 결과로 인프라 확산, 높은 복잡성, 비용 폭등, 그리고 혁신을 제한하는 데이터 사일로가 발생합니다.
단일 플랫폼으로 간소화하다
EDB Postgres AI는 오브젝트 스토리지에 있는 레이크하우스 테이블로의 원활한 통합과 오픈소스 Postgres 다중 모델 지원을 결합하여 요구에 따른 비즈니스 애플리케이션 개발을 위한 옴니 데이터 플랫폼을 제공합니다. 이는 구조화된, 반구조화된, 그리고 비구조화된 데이터를 한 곳에서 통합하는 것을 가능하게 합니다.
기업용 다중 모델 Postgres
모든 유형의 데이터 모델을 가능하게 하는 오픈 소스 Postgres 확장을 활용하십시오 - SQL, 벡터, JSON, 시계열, 키-값, 그 외 등등 - 기업용 보안 및 관찰성이 탁월합니다.
외부 호수집 생태계 통합
구조화되지 않은 데이터를 객체 저장 환경과 원활하게 연결하여 고정된 상태 드라이브보다 비용 효율이 18배나 향상됩니다. 이로 인해 ETL (추출, 변환, 로드) 파이프라인과 저장 비용을 줄일 수 있습니다.
벡터화된 쿼리 엔진
컬럼 형식에 최적화된 쿼리 엔진은 기존 작업에 대한 지연 없이 집계 데이터를 통해 복잡한 분석 쿼리를 가능하게 합니다 — 표준 Postgres보다 30배 빠릅니다.
요청 작업을 위해 구조화된, 반구조화된, 그리고 비구조화된 데이터를 통합함으로써 공급 업체의 고정을 제거하고 안전하고, 관찰 가능하며, 비용 효율적인 시스템을 유지합니다.
강화된 의사결정
Postgres에서 모든 단체의 데이터를 통합함으로써 더 빠르고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
더 빠른 시간에 통찰력을 얻다
ETL 파이프라인을 줄이고 대기시간을 축소하여 30배 빠른 분석 쿼리를 통해 실시간으로 종합적인 통찰력을 얻으세요.
간소화된 데이터 관리
벤더 종속성을 제거하고, 인프라 확장을 줄이며, 환경 간에 데이터 관리와 강력한 관찰력을 통해 운영적 유연성을 향상시키세요.
EDB Postgres AI는 옴니 데이터 플랫폼을 가능하게 합니다
구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터를 단일 데이터 관리 시스템으로 통합합니다. EDB Postgres AI는 관계형, 시계열, 문서, 벡터, 키 값과 같은 다양한 데이터 모델을 지원하고 Postgres 테이블 및 객체 저장소 간에 OLAP 쿼리를 최대 30배 더 빠르게 처리합니다. 데이터 실로를 통합하여 시스템 통합을 촉진하고 비용 효율성을 개선하면서 개발자들의 혁신을 가속화하세요.
데모 비디오
데모 비디오
성능을 희생하지 않고 분석 통찰력 향상
성능을 희생하지 않고 분석 통찰력 향상
분석 노드를 추가하는 방법, 데이터 동기화, 그리고 Databricks와의 통합 방법을 배우십시오.
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EDB Postgres AI
핵심 업무에 필수적인 엣지에서 코어까지의 모던한 Postgres 데이터 플랫폼.
EDB Postgres 분산
최대 99.999%의 가동 시간 및 기본 논리 복제에 비해 5배의 처리량 성능.
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AI 작업을 위한 Postgres
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현대 IT 도전은 다중 모델 데이터 플랫폼을 필요로 합니다
EDB Postgres AI 옴니 데이터 플랫폼은 구조화된, 반 구조화된, 그리고 비구조화된 데이터를 하나의 Postgres 환경에 원활하게 통합하는 다중 모델 데이터 해결책입니다. 이는 고성능 쿼리를 요청에 따른 작업부하에 대해 가능하게 하며, 실시간 인사이트를 제공하는 동시에 안전하고, 확인 가능하며, 비용 효율적인 시스템을 제공합니다.
더 이상 끝없이 현재의 문제나 발생한 비즈니스 문제를 해결하기 위한 적절한 데이터베이스를 찾을 필요가 없습니다. EDB Postgres AI 옴니 데이터 플랫폼은 복잡한 목적에 따른 데이터베이스 관리를 과거의 일로 만들며, 이로 인해 발생하는 인프라 확장, 비용 증가, 데이터 실로를 방지합니다. 플랫폼은 다양한 데이터 모델을 통합하여 통합을 단순화하고, 비용을 절감하며, 혁신을 가속화합니다.
이 플랫폼은 SQL, 벡터, JSON, 시계열, 키-값 등 다양한 데이터 모델을 지원합니다. 이는 오픈 소스 Postgres 확장 기능을 활용함으로써 가능하게 합니다. 심지어 비구조화된 데이터도 심층적으로 통합하여 비용 효율적인 객체 저장소를 통해 통합합니다. 이렇게 함으로써 기업들은 단일한, 안전한 환경에서 모든 데이터 유형을 처리할 수 있으며, 여러 데이터베이스를 필요로 하는 것을 없앨 수 있습니다.
주요 기능에는 다음이 포함됩니다:
- 엔터프라이즈 수준의 보안, 관찰 가능성, 및 규모로 확장 가능한 오픈 소스 Postgres.
- 비정형 데이터의 원활한 통합을 위한 외부 lakehouse 생태계 통합.
- Postgres 테이블 및 객체 저장소의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 쿼리를 위한 Vectorized Query Engine, 기존 작업에 대한 지연 없음.
주요 이점에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:
- Postgres에서 통합된 모든 조직 데이터로 더 권한 있는 의사결정을 수행합니다.
- ETL 파이프라인 축소, 지연 시간 감소, 그리고 30배 빠른 분석 쿼리로 인사이트를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.
- 제공 업체에 대한 의존성이 없는 더 큰 제어력, 강화된 보안, 그리고 18배 비용 효율적인 객체 저장소로 인한 TCO(Total Cost of Ownership) 감소를 통한 더 많은 제어를 가능하게 합니다.
호수 집 생태계와의 통합은 Postgres에서의 운영 데이터를 비용 효율적인 오브젝트 스토리지 환경의 비구조화된 데이터와 원활하게 연결하며, 이는 솔리드 스테이트 드라이브 저장보다 18배 더 효율적입니다. 그리고 이는 오브젝트 스토리지의 데이터를 익숙한 SQL을 사용하여 질의하는 것을 가능하게 합니다. 이는 복잡한 ETL 파이프라인에 대한 필요성을 줄이고, TCO를 낮추며, 데이터 관리를 단순화합니다.
벡터화 된 쿼리 엔진은 집계 데이터에 걸쳐 복잡한 분석 쿼리에 잘 맞는 칼럼 형식에 최적화되어 있습니다. 기존 Postgres보다 최대 30배 빠르게 수행하여 기존 작업에 영향을 미치지 않고 실시간 인사이트를 허용합니다.
플랫폼은 기업들이 데이터 기반의 결정을 더 빠르게 내릴 수 있게 도와주며, 통찰력을 얻는 시간을 단축시키고, 벤더에 대한 의존성을 제거함으로써 운영 컨트롤을 향상시킵니다. 이러한 기능들은 고객 만족도를 높이며, 지속 가능한 성장과 강화된 사업 유연성을 추진합니다.
데이터를 단일 플랫폼에 통합하고 비용 효율적인 객체 저장소를 활용함으로써, 플랫폼은 인프라의 확장을 줄이고, 운영의 복잡성을 낮추며, 여러 용도로 만들어진 데이터베이스를 관리하는 데 따른 높은 비용을 제거합니다.
모든 비즈니스는 온디맨드 작업 부하와 개인화된 경험에 부응하기 위해 오민데이터 플랫폼을 활용하면 효과를 볼 수 있습니다. 그러나, 건강관리, 금융 서비스, 통신과 같이 엄격하게 규제된 산업에는 이런 혜택이 특히 강력하게 나타납니다. 여기서는 구조화된, 반정형화된, 비구조화된 데이터가 다양하며 때때로 민감한 고객 소스에서 종합되어야 합니다.