IBM Netezza Performance Server è un data warehouse aziendale cloud-native progettato per rendere operativi l'analytics approfondita, la business intelligence e i workload AI/maching-learning (ML) rendendo i dati unificati, accessibili e scalabili, ovunque. Grazie a un nuovo supporto per formati aperti come Parquet e Apache Iceberg, oltre all'integrazione nativa con il data lake e il data lakehouse IBMwatsonx.data, Netezza consente a data engineer, data scientist e analisti di eseguire workload complessi senza ulteriori ETL o spostare i dati sul Cloud Object Storage.
Netezza utilizza la scalabilità elastica basata sull'AI per consentire l'efficienza del workload e la prevedibilità dei costi nel cloud su scala aziendale massiva. Gli attuali clienti delle appliance Netezza possono usufruire di aggiornamenti senza rischi e senza attriti attraverso l'hybrid cloud, il che rende facile la modernizzazione al proprio ritmo.
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In che modo Conestoga è passata da Netezza on-premise a IBM Netezza SaaS su AWS senza tempo di inattività e 100% di compatibilità con i workload.
Come Capital Bank of Jordan si prepara a una rapida crescita con un hub di dati unificato e analisi potenti con Netezza.
Come Bic Camera Inc. ha aumentato di cento volte i tempi di data reporting con Netezza Performance Server on IBM Cloud Pak for Data.
Come Majid Al Futtaim Retail sta adottando un approccio basato sui dati per raggiungere oltre 750.000 clienti giornalieri con Netezza Performance Server.
Testimonianza
"IBM Netezza SaaS on AWS ha davvero definito l'economia di un data warehouse cloud. La migrazione è stata semplice... senza modifiche ai nostri report o dashboard. In seguito, esploreremo watsonx.data e Netezza sull'integrazione AWS."
Karen Loose
Business Intelligence Development Manager,
Conestoga Wood Specialties
L'unico data lakehouse aperto, ibrido e multi motore, ottimizzato per i dati governati e i carichi di lavoro AI.
Una piattaforma completamente integrata di dati e AI eseguibile su qualsiasi cloud, che modernizza il ciclo di vita dell’analitica.
Scopri come Netezza sta aiutando IBM a ottenere un ROI del 241% nel report Total Economic Impact for Data Management 2022 di Forrester.
Netezza Performance Server as a service è ora disponibile su Azure Marketplace. Controlla le spese con un servizio di data warehouse in cloud completamente gestito e con pagamento a consumo.
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Domande frequenti
Sì, IBM Netezza Performance Server per il cloud è compatibile al 100% con i workload Twinfin, Striper e Mako esistenti. È lo stesso motore di database che è stato riorganizzato e riconfigurato per il cloud e include tutte le stesse utility che ora sono disponibili come chiamate API REST nel cloud.
Per l'utilizzo on-premise, nell'architettura iperconvergente di IBM Cloud Pak for Data System, i client di Netezza Performance Server si collegano all'host di Netezza Performance Server, che esegue un container Docker denominato ipshost1 sul nodo Control Plane del sistema. L’host è configurato con uno specifico nome host e indirizzo IP nel momento in cui il sistema viene installato e sottoposto a provisioning nella rete del cliente.
Per Netezza su cloud, i backup e i ripristini vengono salvati nell’archivio oggetti, oppure su IBM Cloud Object Storage, Amazon Web Services (AWS) S3 o Azure Blob Storage.
Scopri di più nell’IBM Knowledge Center:
Sì. Netezza Performance Server as a service è un data warehouse di dati analitici nativi del cloud completamente gestito, basato su un'architettura di Massively Parallel Processing (MPP), disponibile su cloud pubblici.
IBM Performance Server for PostgreSQL è stato rinnovato e rinominato in IBM Netezza Performance Server for IBM Cloud Pak for Data.
Uno studio sul valore totale di proprietà condotto da Cabot Partners nel giugno 2020 dimostra che Netezza Performance Server è superiore alle soluzioni dei competitor in cinque aree chiave.
Netezza Performance Server permette ai data scientist di creare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di apprendimento automatico in-database. Netezza usa il machine learning cognitivo per fornire analitica in-database ai data scientist, permettendo loro di collaborare all’interno di una sola piattaforma unificata. L’integrazione di Spark e il supporto per Python e R permettono una rapida e sofisticata adozione di data science e machine learning su vasta scala.
Per eseguire la migrazione dati da IBM PureData System for Analytics a Netezza su cloud, puoi avvalerti della procedura di backup e ripristino o usare il comando “nz_migrate”. NOTA: per eseguire la migrazione o la connessione a Netezza su cloud da Mako, assicurati di avere la versione 7.2.1.9 P1 o precedente.
Grazie alla totale compatibilità, la maggior parte dei clienti riesce senza problemi a eseguire autonomamente la migrazione. Basta usare il comando “nz_migrate”. Se serve assistenza, è tuttavia possibile usufruire degli IBM Expert Labs. Ogni acquisto di Netezza Performance Server comprende due offerte di supporto: impostazione e configurazione di Netezza Performance Server in base ai tuoi carichi di lavoro specifici, fra cui un Operational Workshop e (2) tre mesi di Expertise Connect Advanced, che offre indicazioni su come spostare i carichi di lavoro su IBM Cloud Pak for Data System.
L'IBM Knowledge Center fornisce informazioni generali sui metodi di backup e ripristino e descrive anche come utilizzare le soluzioni di storage di terze parti supportate dal sistema Netezza.
Attualmente, i data center IBM Cloud, AWS e Microsoft Azure supportano Netezza Performance Server in numerose località del Nord America, dell’Europa e della regione Asia-Pacifico. Vengono regolarmente aggiunti ulteriori IBM Cloud Data Centers. Per maggiori informazioni, rivolgiti al tuo rappresentante IBM o programma una consulenza gratuita.
L'automazione integrata e il ripristino automatico disponibili su IBM Cloud, AWS e Microsoft Azure offrono una distribuzione ad alta disponibilità e con tolleranza di errore che richiede un intervento minimo, assicurando che il tuo data warehouse possa funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Netezza Performance Server è disponibile su IBM Cloud, AWS e Azure.