Novedades de Vertica^® 23.3

Esta versión incluye varios meses de trabajo y numerosos cambios. El primero que notará es el sistema de versiones. La última versión de Vertica fue la 12.0.4, por lo que cabría esperar que esta fuera la versión 13. Sin embargo, las versiones de Rocket se publican trimestralmente y se numeran según el año y el trimestre; por lo tanto, esta versión de Vertica es la 23.3, correspondiente al tercer trimestre de 2023. También observará que la Consola de administración y otros aspectos visuales de Vertica han cambiado de color y logotipo para reflejar la nueva imagen de nuestra empresa.

Más allá de los aspectos estéticos, e incluso más allá de todas las mejoras que esperas en rendimiento, seguridad y demás, incluidas en cada versión de Vertica, las nuevas funciones principales ahora te permiten:

• Reorganiza tu base de datos Vertica siempre que lo necesites, a medida que cambien los datos y las cargas de trabajo.
• Guarda instantáneas de la base de datos en momentos específicos a las que puedas recurrir cuando sea necesario, sin sobrecargar tu presupuesto de almacenamiento con múltiples copias de los mismos datos.
• Automatice el enrutamiento de las cargas de trabajo al nodo o subclúster que tenga más sentido para ese tipo de trabajo.
• Comience a realizar flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) con Vertica fácilmente gracias al nuevo VerticaPyLab, que incluye todas las dependencias, ejemplos y lecciones en una única instalación con una interfaz JupyterLab fácil de usar.

Lo más destacable es que, gracias a la incorporación de capacidades de lectura y análisis de datos externos mediante Apache Iceberg como capa semántica, Vertica se ha convertido en un repositorio de datos completamente funcional . En versiones anteriores, Vertica unificaba la inteligencia empresarial, el aprendizaje automático y otros tipos de análisis avanzados, como el análisis de datos geoespaciales, de patrones de eventos y de series temporales, en un único punto de contacto para cualquier análisis. Vertica también permitía analizar cualquier tipo de datos, desde datos estructurados en nuestro propio formato ROS hasta datos semiestructurados y complejos en formatos de repositorios de datos externos como Parquet, JSON y ORC.

Analizar estos datos con Vertica, a través de la capa de metadatos Apache Iceberg, le brinda la ventaja del cumplimiento de ACID y la rápida localización de dichos datos en el lago de datos. Vertica le permite analizar incluso datos complejos a través de Iceberg con rapidez, incluso si otra aplicación los ha modificado desde el último análisis, ya sea añadiendo o eliminando columnas o cambiando los tipos de datos. El enfoque de Vertica en el rendimiento a gran escala ha proporcionado diversas maneras de optimizar las consultas en los datos del lago de datos. Cada versión acercará aún más ese rendimiento a la velocidad vertiginosa equivalente que espera al consultar los datos internos de Vertica ROS.

El sistema inteligente de almacenamiento de datos de Vertica elimina las limitaciones del análisis. 

Te permite analizar tu lago de datos a la velocidad y concurrencia a la que estás acostumbrado en un almacén de datos. Estas son algunas de las cosas que ahora puedes hacer con Vertica 23.3:

Comience a usar el aprendizaje automático de Vertica fácilmente con el nuevo VerticaPyLab: una nueva instalación rápida de VerticaPy con todas las dependencias a la vez y una interfaz JupyterLab sencilla para elegir aplicaciones, ejemplos, lecciones de ciencia de datos, etc.

Autentique a los nuevos usuarios con aprovisionamiento justo a tiempo mediante OAuth 2.0. La verificación de identidad OAuth2 de la organización agregará un nuevo usuario de Vertica con los roles especificados al instante, lo que ahorra mucho tiempo a los administradores de bases de datos. Cuando una persona inicia sesión en Vertica mediante su token OAuth SSO preconfigurado, no es necesario crear cuentas de usuario ni asignar roles manualmente. Además, los usuarios de OAuth que no han utilizado Vertica recientemente se eliminan automáticamente.

Al ejecutar consultas de larga duración, utilice menos memoria y reduzca el tiempo de espera en la cola para que se liberen los recursos con planes de consulta multipartes. Vertica ahora divide las consultas de larga duración en partes y asigna solo la memoria y los recursos de procesamiento necesarios para ejecutar la parte más extensa del plan. Los recursos no utilizados dentro del bloque asignado se emplean para optimizar aún más la consulta, lo que acelera su ejecución general.

Inicie clústeres grandes más rápido usando HTTPS en lugar de SSH : utilice clientes ligeros de Golang, la biblioteca de operaciones de clúster (vclusterops) y vcluster.exe, que desacoplan el operador de Kubernetes de los detalles de las operaciones del clúster y crean bases de datos, especialmente bases de datos grandes, más rápido que admintools. Muchas funcionalidades, incluidas las operaciones de administración que antes solo estaban disponibles en admintools a través de SSH, ahora están en el propio servidor Vertica, por lo que puede utilizarlas a través de HTTPS en lugar de SSH. No es necesario instalar ningún cliente especial. Todo se gestiona mediante el NMA (Agente de administración de nodos).

Automatice el mantenimiento de bases de datos en varios pasos, las canalizaciones de aprendizaje automático o el reentrenamiento de modelos de aprendizaje automático cuando se alcance un umbral de precisión reducida. Los procedimientos almacenados ahora pueden llamar a metafunciones y procedimientos almacenados anidados hasta una profundidad de llamada de 100, y los cambios en los parámetros de sesión realizados por un procedimiento almacenado persisten después de que este haya finalizado.

Ejecute la consola de administración (MC) en Linux con compatibilidad con ADO.net Core : utilice instancias de nube Linux menos costosas, en lugar de tener que usar una instancia de Windows para MC.

Controla dinámicamente qué hardware, nodos o instancias se utilizan para diferentes propósitos con el enrutamiento de cargas de trabajo. Los administradores pueden crear reglas que dirigen la ejecución de consultas provenientes de clientes con una carga de trabajo específica a un subclúster independiente, desacoplando la conexión de la ejecución. Un cliente puede conectarse a un nodo y ejecutar en un conjunto diferente de nodos. Los clientes pueden establecer un nombre para la carga de trabajo agregando un parámetro de carga de trabajo a su cadena de conexión o mediante sintaxis SQL después de la conexión.

Recupere un estado anterior guardando puntos de restauración, que son instantáneas de la base de datos en un momento dado. (Solo en modo Eon) – Almacene una copia del catálogo y los datos modificados, no una copia adicional completa de los datos directamente del servidor de la base de datos. No se requiere VBR (Vertica Backup and Restoration tool).

Y esto es solo una pequeña muestra de las muchas mejoras que incluye esta última versión de Vertica.