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06 out 2020

Kafka Convergence

O Apache Kafka parece estar em todo lugar atualmente. É possível até dizer que é como se estivéssemos cercados por todos os lados pelo Kafka, no centro de um grande ponto de convergência no qual os dados que fluem pelo Kafka são a atração gravitacional.

No lançamento do Vertica versão 9.3.1, foram anunciados uma série de novos recursos fantásticos, entre estes, a adição da capacidade de analisar mensagens Avro recebidas em um tópico Kafka compactado usando DeflateCodec (mais detalhes no link: Vertica NewFeatures 9.3.1). Na mais recente versão Vertica 10.0 foram acrescentados ainda mais novos recursos de integração (leia aqui: Vertica 10.0 Kafka Integration Guide).

No último Data Day Texas 2020 – https://datadaytexas.com/2020/sessions – realizado em janeiro, Paige Roberts – Vertica Open Source Relations Manager, apresentou a palestra Architecting Production IoT Analytics, e um dos principais pontos da palestra, foram as várias opções de arquitetura adotadas por clientes do Vertica que tinham a necessidade de analisar alto volume dados e muito rapidamente. O mais interessante é que no uso que estes clientes fizeram do Vertica foram encontrados muitos padrões de uso, independentes do caso de uso ou da indústria. Os padrões identificados eram sobre como lidar com altos volumes de dados de maneira rápida e eficiente para obter real valor de produção, reduzir o intervalo de tempo entre o recebimento de uma mensagem e a possibilidade de consultá-la, todos estes indicados pelos clientes como meta prioritária em seus projetos.

Quer adivinhar qual é a tecnologia escolhida de forma consistente, em praticamente todas as arquiteturas de IoT (Vertica internet-of-things-iot-analytics)? Sim foi o Apache Kafka.

Em todos os casos estudados, os clientes precisavam de uma forma ou canal extremamente rápido e escalável para lidar com altos volumes de dados e o VERTICA foi a tecnologia escolhida para atender a esta necessidade!

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23 jan 2020

Avaliando modelos de Classificadores no Vertica

De acordo com uma matéria publicada pelo engenheiro de software sênior de Vertica, Arash Fard, o VERTICA fornece um conjunto de ferramentas de Machine Learning, disponível para utilização, que abrange um fluxo de trabalho completo de ciência de dados. O autor relata “O conjunto de ferramentas inclui várias funções distribuídas para avaliar os modelos de aprendizado de máquina do classificador e do regressor.”

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20 jan 2020

In-Database Machine Learning 1 – Por que e qual é o benefício?

De acordo com uma matéria publicada pelo Engenheiro de software sênior de Vertica, Waqas Dhillon, muitos bancos de dados analíticos modernos, como o VERTICA, permitem um aprendizado de máquina de ponta a ponta, diretamente no banco de dados, substituindo a necessidade de mover e transformar os dados primeiro em algo como um dataframe de Spark ou uma estrutura de dados Python.

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22 out 2019

Enfrente os desafios do Machine Learning com VERTICA Massively Parallel Processing!

Seus projetos de análise preditiva de ML estão prontos para a nova velocidade e escala de negócios?

Para se manter competitivo, é necessário transformar grandes volumes de dados em insights significativos. O desafio é que o Big Data está ficando maior e mais complexo, deixando as ferramentas analíticas preditivas tradicionais lutando para acompanhar. READ MORE