Elaborazione parallela e Query Pushdown

Integrando l’elaborazione parallela dei Big Data e delle tecniche di Query Pushdown è possibile migliorare sensibilmente le prestazioni delle soluzioni di analisi

Davanti alla sempre più rapida crescita dei Big Data, anche i prodotti per la virtualizzazione sono chiamati a fornire soluzioni sempre più efficaci. Così, mentre in passato l’attenzione era focalizzata soprattutto sulla semplificazione dell’elaborazione, oggi le esigenze sono cambiate. Infatti non è più sufficiente nascondere le interfacce complesse e le problematiche tipiche delle tecnologie di archiviazione dei Big Data, come Hadoop e NoSQL. Ma occorre presentare i Big Data come se fossero archiviati nei sistemi SQL tradizionali.

Gli sviluppatori possono così concentrarsi sulla propria attività, fornendo un effettivo valore aggiunto.. In questo modo, inoltre, gli stessi sviluppatori possono sfruttare gli strumenti tradizionali, ma anche i report e gli strumenti analitici che supportano SQL. Il tutto in condizioni di sicurezza.

Con la crescita delle dimensioni e la necessità di prestazioni sempre maggiori, però, semplificare solo l’elaborazione dei Big Data non è più sufficiente e diventa necessario supportare l’elaborazione parallela dei Big Data stessi. A questo si sono aggiunte, negli ultimi mesi, anche tecniche di Query Pushdown, grazie alle quali è possibile aumentare ulteriormente la velocità di elaborazione dei Big Data. Proprio integrando queste due modalità operative si arriva a quello che viene definito un pushdown parallelo. Un’opportunità spiegata nel white paper, che può essere scaricato gratuitamente a questo link.