AtScaleInc。今天发布了商业智能抽象平台的云版本，声称使用驻留在单个云、多个云或组合中的数据来简化提供大规模分析环境的过程。

如今，市场上可以在AmazonWe bServicesInc、微软公司和谷歌公司的云平台上找到AtScaleCloud该软件现在支持各种云数据库，包括AWS的弹性地图缩减和红移、谷歌的BigQuery和Cloudera公司、Hortonworks公司、MapR Technologies公司和雪花计算公司的大数据平台

AtScale为Hadoop集群或其他后端数据存储提供了一个抽象层，可以被广泛的商业智能应用访问，而无需大量的数据提取/转换/加载过程。AtScale的联合创始人兼首席执行官戴夫马里亚尼(Dave Mariani)说：“你不必担心数据在哪里或如何存储。

AtScale内置的模型可以在任何地方运行，并将任何支持的BI工具连接到任何数据平台。该公司的查询加速技术AdaptiveCache提高了性能，该技术实时分析查询模式以优化响应。

该特性消除了对数据集市的需求，数据集市是包含从数据湖或数据仓库提取的数据的小型数据库。抽象层支持一组通用的语义查询，从Excel电子表格到Tableau软件公司的可视化工具。

At Scale截取查询并将它们重写到一个包含语义模型、治理规则和数据谱系图的公共元数据存储库中。自适应缓存创建汇总表，机器学习算法生成“智能聚合”，根据历史活动预测未来查询。

Mariani说，AtScale在任何地方查询数据的能力消除了将数据移动到云中时耗时的数据传输和清理过程。

他说：“过去，您会将数据复制到AWSS3，在红移中创建模式，将数据加载到红移中，在Tableau中构建数据模型，根据性能调整红移，然后报告并返回并重复另一个BI工具的数据建模过程。使用AtScaleCloud，“您可以将数据复制到S3，在AtScale中创建虚拟多维数据集，并从任何商业智能工具进行报告。您不必将数据加载到红移中，但是客户可以获得与红移中的数据相同的性能。"

版权说明： 本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。

标签：