所面临的挑战
世界各地的组织都面临着有效分析指数级增长数据的挑战。他们依赖于利用这些不断增长的数据存储来提取客户行为、安全异常、风险分析、库存预测等方面的可操作见解。2021年，各行各业越来越多地转向数字化转型,这更加强调了数据驱动的经商方法。然而，组织机构分析数据所依赖的分析平台供应商很难跟上，受到数据规模、速度和多样性的挑战。TTTI (Total Time To Insight)已成为衡量组织实现关键业务洞察能力的关键因素。
SQream解决方案
SQream是一个混合分析加速平台，提供卓越的性价比，无处不在。使用SQream可以在任何规模的数据上最小化 Total Time to Insight(TTTI)。SQream解决方案处理的数据大小从tb到海量和不断增长的pb，最大限度地减少缩放时通常盂要的复杂过程。这意味着用户能够专注于数据洞察和商业意义，而不是技术基础设施。快速摄取和分析数据的能力使SQream特别适合于时间敏感的数据集，在这种情况下，业务案例可以基于在信息仍然相关的情况下获得洞察力的能力。
SQream是如何工作的?
SQream是为了利用GPU的原始蛮力能力和高吞吐量能力而构建的，具有MPP-on-chip 能力和全关系型SQL数据库。其他解决方案依赖于一组固定的资源来运行所有场景，而SQream通过结合可用的CPU、GPU、RAM和存储资源，分配更多的资源来处理各种各样的工作负载。此外，SQream 的ANSI SQL提供了更快的时间价值，不需要引入外部专家，或在新系统上培训技术团队。
在AWS、阿里巴巴云、谷歌云和Azure上都可以使用SQream。
SQream的优势
- prem、云端和边缘加速分析,具有卓越的性价比。
- 快速总洞察时间(TTTI)对时间敏感的数据，提供最佳的商业价值。
- 可扩展任何大小的数据-从tb到数百pb，随您的需求增长。
- 高效地在大规模并行GPU核心上执行复杂的操作。
行业
sQream的客户包括Orange、LG U+、Live Action、Amdocs、阿里巴巴等全球领先企业。依赖于SQream的行业包括:电信、银行、制造、零售等。
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