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SequoiaDB
演讲实录
巨杉湖仓一体技术解读|流式计算实现秒级数据入湖
2022-09-08
巨杉数据库、sequoiadb
SequoiaDB是巨杉数据库通过10年的不断迭代,从多模数据湖架构演进出来的“湖仓一体”架构产品。SequoiaDB的“湖仓一体”结合了数据湖与数据仓库,是一个融合的基础设施环境,支持从原始数据到精炼数据的整个过程,并最终提供优化后的数据以供消费。
巨杉湖仓一体技术解读|多模数据的融合管理
2022-08-12
巨杉数据库、sequoiadb
SequoiaDB从「多模数据湖」、「实时数据湖」发展到「湖仓一体」架构,为客户提供「数据核心」所需的全量数据存储,实时对客服务,及基于统一数据源的分析能力,充分激活客户的离线数据。当中,多模数据的融合管理,以及非结构化数据的管理能力是个关键。
巨杉湖仓一体技术解读|实时对客释放全量数据价值
2022-08-12
巨杉数据库、sequoiadb
巨杉数据库SequoiaDB从「多模数据湖」、「实时数据湖」发展到「湖仓一体」架构,为客户提供「数据核心」所需的全量数据存储,实时对客服务,及基于统一数据源的分析能力,充分激活客户的离线数据。当中,「实时数据湖」对比Hadoop架构,除了海量数据存储能力外,还提供高并发的实时对客服务能力
首次公开!赛迪顾问《湖仓一体技术研究报告》深入解读
2022-08-12
巨杉数据库、sequoiadb
分布式数据库技术,聚焦金融银行业,紧贴客户发展需求,从多模数据湖、实时数据湖发展到湖仓一体架构。湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力,实现全量数据价值的持续释放,正成为企业数字化转型过程中备受关注的焦点。
从落地效果看,如何基于SequoiaDB构建「集约运营」城商行内容管理平台
2022-01-27
巨杉数据库、SequoiaDB
巨杉数据库基于原生分布式技术,演进出独特的湖仓一体架构,提供存算分离、海量数据存储、多模数据、高并发访问等能力,为银行非结构化数据治理提供银行内容管理平台解决方案。
从落地效果看,如何基于SequoiaDB构建「多法人、多中心缓存」农信内容管理平台
2022-01-27
巨杉数据库、SequoiaDB
巨杉深度剖析客户内容管理平台的业务需求,基于湖仓一体架构,在结构化数据与非结构化数据融合处理方向提供了成功的解决方案,并进一步积极探索湖仓一体在全量数据场景下的落地方案,截止到目前,可以为客户提供实时在线数据服务、联机交易等场景落地解决方案。
从落地效果看,如何基于SequoiaDB构建「PB级数据」股份制银行内容管理平台
2022-01-27
巨杉数据库、SequoiaDB
巨杉数据库基于原生分布式技术,演进出独特的湖仓一体架构,提供存算分离、海量数据存储、多模数据、高并发访问等能力,为银行非结构化数据治理提供银行内容管理平台解决方案。
「巨杉数据库SVP」《 数据库监控与运维是要靠人?还是可以交给AI》技术沙龙
2021-08-27
SVP 技术沙龙
AI的诞生意味着什么?我们该如何看待它?又应该使用它?本次技术沙龙,我们将通过Hype Cycle成熟度曲线,探析新技术的诞生到成熟将会经历哪些阶段,引入关于全自动化调优的思考以及SequoiaDB监控运维的实践介绍。
「巨杉数据库SVP」《数据库的“快”与“慢”应该如何定义》技术沙龙
2021-08-10
SVP 技术沙龙
数据的多样化为数据处理带来新的挑战,我们开始思考,数据库的“快”与“慢”应该如何定义?因此,本期技术沙龙将以此为题,从宏观的趋势发展和具体Spark的Join原理分析及优化操作两个层面,与您共同探讨数据处理的无限变化与可能。
「巨杉数据库SVP」《如何理解湖仓一体,实现交易分析一体化》技术沙龙
2021-07-27
SVP 技术沙龙
「湖仓一体(Data Lakehouse)」诞生于2020年,海内外不同厂商期望通过这一技术实现数据湖和数据仓库的有机整合,纷纷推出不同的解决方案和产品。 本次分享通过对比各厂商技术栈,为大家全面盘点Lakehouse未来的技术发展趋势,同时将深度分析在SequoiaDB中如何通过SparkSQL增强分析能力,实现具备事务一致性分析能力的数据湖。
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