O Zen 2 Wear House of Snowflake é um ponto forte para aumentar a velocidade de processamento de análise de dados, e a casa de desgaste adaptativa é caracterizada pelo ajuste automático de recursos de computação de acordo com a mudança de uso. No entanto, as duas tecnologias não podem ser usadas ao mesmo tempo, portanto, os clientes precisam escolher um de ‘desempenho de desempenho’ e ‘operação flexível’.
O Snowflake introduziu novas tecnologias de automação para fortalecer o desempenho de seu data warehouse e otimizar os custos de computação. No entanto, os clientes devem escolher um dos desempenho -orientado para a “casa de desgaste Gen 2” e a casa meteorológica adaptativa que enfatiza a flexibilidade.
O Snowflake explicou que a casa de desgaste adaptativa, baseada em computação adaptativa, pode automatizar o controle de recursos e compartilhar funções e reduzir a carga de gerenciamento de recursos de computação. Por outro lado, o armazém padrão do Zen 2 foi projetado para dobrar o desempenho da análise.
A empresa de consultoria Moore Insights e o analista -chefe de estratégia Robert Cramer citou a eficiência da gestão como uma casa de desgaste adaptável. “Como os clientes não precisam estimar o tamanho do armazém ou ajustar manualmente as configurações simultâneas, a gerência pode ser simplificada e uma equipe sem um gerente de nuvem dedicado também pode esperar a economia de custos”, disse ele. Mantenha o SLA. ”
A Adaptive Wear House, que está atualmente no estágio de visualização privada, pode fornecer um ambiente adequado para empresas que desejam experimentar e implementar vários cenários de análise de IA e de análise avançada.
A Adaptive calcula, a base da Adaptive Wear House, não é uma tecnologia completamente nova, mas é um indicador da mudança na estratégia para a infraestrutura de infraestrutura sem servidor e mais elástica e sem servidor. Essa estratégia também é adotada por hiper -escaladores como a Amazon Web Services (AWS), Google e Microsoft (MS) para segmentar o mercado corporativo.
“O armazém adaptativo também ajudará a manter a competitividade com fornecedores competitivos, como o Data Brix, que já está apoiando extensões automáticas”.
No entanto, alguns apontam que o ambiente sem servidor não é adequado para todas as cargas de trabalho. “O servidor sem servidor não é apropriado para empresas que exigem controle de hardware físico para atender a certos requisitos de desempenho”, disse Matt Athlete. Ele acrescentou que o banco de dados sem servidor geralmente é adequado para aplicativos leves com um ambiente de desenvolvimento e teste ou uso intermitente. “Se a casa de desgaste adaptativa for convertida em um lançamento geral, os flocos de neve fornecerão as diretrizes ideais para os clientes”.
“O processo de conversão do armazém virtual existente em uma casa de desgaste adaptável é possível com uma simples instrução de alter”, disse Artin Arbanes, chefe da categoria de plataforma principal da Snow Flake. “No processo de integrar a carga de trabalho, ele diz que o nome da casa de uso codificada no oleoduto e no roteiro é difícil”, disse ele.
Enquanto isso, o Snow Flake divulgou oficialmente o Zen 2 Update para clientes que não desejam mudar para a adaptativa Wear House. O Zen 2 atualizou o hardware e o software, “o desempenho analítico melhorou 2,1 vezes”, disse Avanes.
Constellation Research, analista -chefe Michael Ney, comparou Zen 2 e Adaptive Wear House a motores de alto desempenho e dispositivos de controle automático, respectivamente. “O Zen 2 oferece duas vezes mais rápido que um desempenho rápido de análise e até quatro vezes mais rápido DML, enquanto a computação adaptativa é uma tecnologia para automação”, disse ele. “Agora é operado separadamente, mas a computação adaptativa foi projetada para ser executada no hardware de desempenho mais alto, incluindo a geração 2.”
No entanto, neste momento, os clientes não podem usar as duas funções ao mesmo tempo. “Agora precisamos escolher um de desempenho e automação”, disse ele. “Os clientes devem escolher entre o desempenho de hoje e a automação de amanhã”.
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