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A Plataforma Denodo, construída sobre uma base de virtualização de dados, oferece uma maximizaçãode consultas incomparável ao combinar otimização avançada de consultas, cache e processamento eficiente de dados através de múltiplas fontes de dados. Projetada para garantir que cada consulta seja executada com máxima eficiência, as capacidades da Plataforma Denodo incluem cache inteligente, movimentação de dados otimizada e processamento paralelo massivo (MPP) para lidar com os desafios de dados mais complexos. Desde análises em nuvem em larga escala até consultas federadas de alta velocidade, os recursos de aceleração de consultas da Plataforma Denodo capacitam as empresas a desbloquear todo o potencial de seus dados.
Camadas de virtualização de dados especializadas simplificam a execução de consultas complexas através de múltiplas fontes de dados, tornando os dados prontamente acessíveis em tempo real sem sacrificar o desempenho. Ao otimizar o manuseio de consultas de dados federados, os usuários experimentam um acesso rápido aos dados sem precisar de amplo conhecimento sobre cada fonte.
O mecanismo MPP baseado em Presto integrado combina a escalabilidade do processamento de data lakes com otimização avançada. Essa configuração permite a execução paralela de consultas de forma contínua em dados na nuvem e on-premises, capacitando as organizações a utilizaremtodo o poder dos ambientes tradicionais e de data lake.
O cache integrado e a aceleração com reconhecimento de agregação permitem respostas rápidas a consultas, reutilizando dados frequentemente acessados e aproveitando resultados pré-agregados. Essa abordagem reduz significativamente os tempos de resposta das consultas, permitindo que os usuários acessem insights em segundos, em vez de minutos ou horas.
Através da otimização da movimentação de dados, a Plataforma Denodo transfere apenas os dados essenciais, reduzindo a carga desnecessária e acelerando os tempos de resposta. O processamento inteligente da Plataforma Denodo escolhe dinamicamente a melhor estratégia, seja através de processamento no local ou usando manuseio em memória, para equilibrar desempenho com eficiência.
Um otimizador sofisticado, baseado em custos, analisa os padrões de consulta e os recursos da fonte de dados para selecionar o plano de execução ideal para cada consulta. Isso minimiza atrasos em ambientes de múltiplas fontes, permitindo um desempenho em alta velocidade mesmo nos cenários de dados mais complexos.
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