AtScale将其商务智能抽象平台移至云端

AtScale Inc. 今天发布了其商务智能抽象平台的云版本，声称简化了使用驻留在单个云，多个云或组合中的数据来配置大规模分析环境的过程。

AtScale Cloud现已在Amazon Web Services Inc.，Microsoft Corp.和Google Inc.的云平台上的市场上可用。该软件现在支持各种云数据库，包括AWS的Elastic MapReduce和Redshift，Google的BigQuery和Cloudera Inc的大数据平台。 。，Hortonworks Inc.，MapR Technologies Inc.和Snowflake Computing Inc.。

AtScale为Hadoop群集或其他后端数据存储提供了一个抽象层，使它可以被广泛的商业智能应用程序访问，而无需进行大量的数据提取/转换/加载过程。AtScale的联合创始人兼首席执行官Dave Mariani(如图)说：“您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，以将任何受支持的BI工具连接到任何数据平台。 该公司的查询加速技术Adaptive Cache可以提高性能，该技术可以实时分析查询模式以优化响应。

此功能消除了对数据集市的需求，数据集市是包含从数据湖或仓库中提取数据的小型数据库。抽象层支持一组通用语义，用于从Excel电子表格到Tableau Software Inc.的可视化工具等工具的查询。

AtScale拦截查询并将其重写到一个通用的元数据存储库，该存储库包括语义模型，治理规则和数据沿袭图。自适应缓存会创建汇总表，并且机器学习算法会生成“智能汇总”，这些汇总会根据历史活动预测未来的查询。

Mariani说，AtScale可以在任何位置查询数据，从而消除了将数据移至云时的耗时数据传输和清理过程。

“以前，您将数据复制到AWS S3，在Redshift中创建架构，将数据加载到Redshift，在Tableau中构建数据模型，调整Redshift的性能，报告并返回并重复另一个BI工具的数据建模过程，”他说。使用AtScale Cloud，“您可以将数据复制到S3，在AtScale中创建虚拟多维数据集，并通过任何BI工具进行报告。您不必将数据加载到Redshift中，但是客户获得的性能与数据在Redshift中的性能相同。”

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