Ключевые функции и возможности

1. Обеспечивает хранение и обработку больших объемов информации — до десятков петабайт
   • Нагрузка и данные распределяются равномерно между серверами кластера. Масштабируются не только узлы, но и каналы загрузки и выгрузки данных, что существенно упрощает процесс интеграции с источниками данных и аналитическими системами
2. Гибкость и производительность при обмене данными с внешними системами
   • В RT.Warehouse реализован протокол параллельного обмена данными со сторонними системами — Platform eXtension Framework, который обеспечивает взаимодействие с внешней системой одновременно всех сегментов кластера. Поддерживается интеграция с Oracle, Postgres, MS SQL, My SQL, MongoDB, SAP HANA и другими СУБД, а также с решениями другого класса: Hadoop (HDFS, Hive, Hbase), S3
3. Безопасность достигается путём шифрования данных и соединений сервер-клиент по протоколу SSL на всех этапах их жизненного цикла
   • Кроме этого, все внутренние взаимодействия компонентов СУБД также могут быть зашифрованы с помощью протокола SSL, а данные, хранящиеся на дисках кластера — зашифрованы с помощью ключей PGP (на уровне таблиц, либо колонок в таблицах)
4. Ролевая модель доступа позволяет реализовать гибкие, изменяющиеся динамически в процессе функционирования правила разграничения доступа
   • Помимо ограничения доступа к таблицам и другим объектам СУБД можно создать схемы ограничения к строкам и столбцам отдельных таблиц
5. Коннектор Apache NiFi для параллельной загрузки данных напрямую в сегменты
6. Управление RT.Warehouse обеспечивается через интерфейс RT.ClusterManager, включающие следующие функции:
   • Автоматическая установка кластера, благодаря собственным ansible-скриптам
   • Интерфейсы мониторинга состояния кластера: утилизация ресурсов на сегмент-серверах, утилизация ресурсных групп, объем баз/схем, объем таблиц системного каталога
   • Возможность линейного расширения
   • Гибкое управление крон-заданиями
   • Обновление версий компонентов
7. Возможность параллельной загрузки/выгрузки данных из Hadoop различных форматов (csv, json, parquet, orc, avro)
   • Реализация сценариев «охлаждения» данных детального слоя

Состав компонентов

Преимущества

Наши проекты

Документация и релизы

Лицензирование ПО