Was ist neu in Rocket^® Vertica^®?

Oktober 2025

Vertica^® CE 25.4: KI und Analytik im großen Maßstab beschleunigen

Optimieren Sie Ihre Daten mit KI-fähiger Leistung, intelligentem Tuning und moderner Cloud-nativer Effizienz.

KI und Analytik sind zu den Motoren des Wettbewerbsvorteils geworden – doch veraltete Datenbanken, manuelle Optimierung und die unkontrollierte Ausbreitung von Daten in SaaS-Speichern bremsen den Fortschritt nach wie vor.

Vertica CE 25.4 wurde für Unternehmen entwickelt, die Wert auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Einfachheit legen. Diese Version bietet KI-fähige Analysen, selbstoptimierende Leistung und nahtlose Modernisierungspfade zu einer leistungsstarken Dateninfrastruktur.

Egal ob Sie von älteren Versionen modernisieren oder sich auf KI-gesteuerte Workloads vorbereiten, CE 25.4 stellt sicher, dass Ihre Datenplattform mit Ihren Geschäftsambitionen Schritt hält.

Warum auf Vertica CE 25.4 aktualisieren ?

Bei älteren Versionen (CE 25.3 oder älter) besteht die Gefahr, dass die Analytik auf dem aktuellen Stand bleibt – langsamere Erkenntnisse, höherer operativer Aufwand und begrenzte Skalierbarkeit –, während Wettbewerber ihre KI-Innovationen beschleunigen.

Das Upgrade auf CE 25.4 erschließt eine moderne, effiziente und intelligente Datenbankgrundlage, die Folgendes ermöglicht:

• Schnellere, intelligentere Erkenntnisse – Erzielen Sie einen höheren Abfragedurchsatz und geringere Latenzzeiten bei massiven Datensätzen.
• Automatisierte Leistungsoptimierung – Nutzen Sie die integrierte automatische Optimierung, um Arbeitslasten zu optimieren und Entwicklungszeit einzusparen.
• Beschleunigte KI-Produktentwicklung – Modelle schneller in die Produktion bringen mit In-Database VectorOps und leistungsstarker Analytik.
• Einheitlicher Zugriff auf offene Daten – Analysieren Sie externe Datensätze sofort mit der Apache Iceberg-Integration, ohne Duplizierung oder Migration.
• Modernisierte Infrastruktur – Flexible Bereitstellung mit Kubernetes und reinen Rechenknoten für cloudnative Skalierbarkeit.

CE 25.4 ist nicht nur ein Update – es ist Ihre Brücke zu einer modernen, KI-gesteuerten Datenarchitektur.

Was ist neu in Vertica CE 25.4?

1. Beschleunigte Leistung und KI-Bereitschaft

Schnellere Abfragen. Intelligentere Berechnungen. Bereit für das KI-Zeitalter.

• Vectorops für KI/ML: Führen Sie leistungsstarke Vektoroperationen direkt in der Datenbank aus, um KI- und Machine-Learning-Workloads zu beschleunigen.
• Optimierung gepackter VL-Daten: Verbesserung der Abfrageleistung und Verarbeitungseffizienz bei massiven, komplexen Datensätzen.

2. Intelligente automatische Abstimmung

Machen Sie Ihre Datenbank intelligenter, damit sich Ihre Teams auf Innovationen und nicht auf die Wartung konzentrieren können.

• Integrierte automatische Optimierung: Die Leistung wird automatisch anhand der Arbeitslastmerkmale optimiert.
• Reduzierter manueller Aufwand: Wegfall mühsamer Abstimmungsaufgaben und Versetzung der Ingenieure, damit diese sich auf die Entwicklung wertorientierter Datenprodukte konzentrieren können.

3. Moderne, Cloud-native Infrastruktur

Entwickeln Sie sich selbstbewusst in Richtung hybrider oder Cloud-nativer Umgebungen weiter.

• Kubernetes-Unterstützung: Flexible Bereitstellung und Skalierung dank vollständiger Kubernetes-Unterstützung für containerisierte, automatisierte Verwaltung.
• Reine Rechenknoten: Trennung von Rechenleistung und Speicher für höhere Elastizität und Kosteneffizienz.
• Reibungsloser Upgrade-Prozess: Die modernisierte Architektur gewährleistet Upgrades mit minimalen Unterbrechungen.

4. Nahtloser Zugriff auf externe Daten

Datensilos beseitigen und Analysen beschleunigen, ohne Daten zu duplizieren.

• Apache Iceberg-Integration: Direkte Abfrage großer externer Datenmengen – keine Migration, keine Kopien.
• Einheitliche Datenanalyse: Verschaffen Sie sich einen Gesamtüberblick über interne und externe Datenquellen für schnellere und fundiertere Entscheidungen.

Einen intelligenteren Weg zu KI und Analytik entwickeln

Mit einem Upgrade auf Vertica CE 25.4 stellen Sie sicher, dass Ihre Datenumgebung für die Zukunft gerüstet ist – KI-gestützte Intelligenz, massives Datenwachstum und kontinuierliche Modernisierung.

Kunden, die derzeit die Version CE 25.3 oder eine ältere Version verwenden, können auf das CE 25.4 Upgrade & Migration Kit zugreifen, um ihre Modernisierungsreise zu planen, sei es der Wechsel zum EON-Modus oder zu Kubernetes für cloudnative Skalierbarkeit.

Aktualisieren Sie auf CE 25.4 und machen Sie Ihre Daten zu Ihrem schnellsten Wettbewerbsvorteil.

Januar 2024

Was ist neu in Vertica 24.1 ?

Die neueste Version von Vertica 24.1 (erscheint im ersten Quartal 2024) konzentriert sich ganz auf die Senkung der Betriebskosten bei gleichzeitiger Wertsteigerung. Highlight dieser Version ist die herausragende neue Funktion: Workload-Routing. Sie optimiert die Effizienz und Performance jedes einzelnen Auftrags und senkt Kosten und Energieverbrauch, indem sie die Aufträge automatisch der jeweils optimalen Hardware zuweist. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren, oder fordern Sie noch heute eine Demo der Analytics & AI-Plattform an.

Steigern Sie Ihren ROI um das 3- bis 5-Fache mit Workload-Routing.

Wir schätzen, dass Sie durch die Ausrichtung Ihrer Workloads auf optimal bereitgestellte Subcluster eine 3- bis 5-fache Steigerung des ROI Ihrer Vertica -Analytics-Lösungen erzielen werden. Wenn Sie Vertica für mehrere Aufgaben nutzen, wie z. B. die Erstellung von leistungsstarken Dashboards, Ad-hoc-BI-Abfragen, die Ausführung von ELT-Pipelines (Data Ingestion and Preparation), das Training oder die Inferenz von Machine-Learning-Modellen usw., profitieren Sie von dieser neuen Version erheblich.

Aktuelle Vertica -Versionen ermöglichen die Zuweisung optimaler Hardware zu jedem Subcluster. Beispielsweise große, speicherstarke Knoten oder Instanzen für ML-Workloads, viele kleine Knoten für Hunderte gleichzeitiger Benutzer auf Dashboards usw. Die bestehende Kubernetes-Funktion zum Starten und Stoppen von Containern und zur bedarfsgerechten Zuweisung von Rechenressourcen ist ebenfalls in diese neue Funktion integriert. Um Workload-Routing zu nutzen, weisen Sie bestimmten Rollen, wie z. B. ML, bestimmte Workload-Typen zu. Ein Benutzer mit dieser Rolle sendet die Aufgabe dann an einen beliebigen Vertica- Knoten. Die Aufgabe wird direkt an den Subcluster weitergeleitet, der über die optimale Hardware für ML-Workloads verfügt. Bei Bedarf können mit Kubernetes sogar optimale Instanzen für diesen Job gestartet und nach Abschluss des Jobs automatisch wieder gestoppt werden.

Vorteile des Workload-Routings:

• Automatisierung – nach der Einrichtung ist kein menschliches Eingreifen mehr erforderlich.
• Flexibilität – Durchführung verschiedener Arten von Analysearbeiten – ELT, ML/KI, Ad-hoc-BI, Laufwerksanwendungen, leistungsstarke Dashboards – jeweils auf der idealen Recheninfrastruktur für diese Arbeitslast.
• Effizienz – weit mehr Arbeit erledigen bei weit geringerem Aufwand für die IT-Infrastruktur, wodurch Energieverbrauch, CO2-Fußabdruck und Kosten reduziert werden.

Dies ist nicht die einzige großartige Neuerung in Vertica 24.1, aber wir freuen uns darauf, den ROI unserer Analytics-Kunden zu verdreifachen!

Zwei weitere spannende Neuerungen in dieser Version

• Vertica Data Loader – Neue Daten werden automatisch in Minuten geliefert. Importieren Sie Daten genau einmalig in konfigurierbaren Mikro-Batches, sobald sie in einem S3-kompatiblen Staging-Bereich abgelegt werden. Manuelle Kopierbefehle oder Skripte sind nicht mehr erforderlich. Datenpipelines werden wie Tabellen oder Machine-Learning-Modelle in der Datenbank gespeichert und somit vollwertig integriert.
• API-basierte Steuerung und Überwachung – Bei der Einbettung von Vertica in andere Anwendungen haben Sie die volle Kontrolle über die Datenbank, ohne auf die Vertica-Administrationstools oder SSH angewiesen zu sein. Nutzen Sie beliebige Software, nicht nur Kubernetes, um Vertica programmatisch über eine API zu steuern und so von verbessertem Feedback und höherer Performance zu profitieren. Zudem können Sie Ihre Infrastruktur bedarfsgerecht verwalten und dadurch Kosten sparen.

Juli 2023

Was ist neu in Vertica 23.3 ?

Diese Version enthält das Ergebnis monatelanger Arbeit und zahlreiche Änderungen. Die erste Änderung, die Ihnen auffallen wird, betrifft das Versionssystem. Die letzte Vertica- Version war 12.0.4, daher hätten Sie vielleicht Version 13 erwartet. Vertica veröffentlicht jedoch vierteljährlich neue Versionen, die nach Jahr und Quartal nummeriert werden – diese Version trägt also die Nummer 23.3 und repräsentiert das dritte Quartal 2023. Sie werden außerdem feststellen, dass die Management Console und andere visuelle Elemente von Vertica farblich und mit einem neuen Logo versehen wurden, um unser neues Unternehmen und unsere neue Marke widerzuspiegeln.

Abgesehen von den kosmetischen Verbesserungen und sogar über all die Leistungs-, Sicherheits- und sonstigen Verbesserungen hinaus, die Sie von jeder Vertica- Version erwarten, ermöglichen Ihnen wichtige neue Funktionen nun Folgendes:

• Führen Sie bei Bedarf eine erneute Shardierung Ihrer Vertica- Datenbank durch, wenn sich Daten und Arbeitslasten ändern.
• Speichern Sie Momentaufnahmen der Datenbank zu bestimmten Zeitpunkten, auf die Sie bei Bedarf zurückgreifen können, ohne Ihr Speicherbudget mit mehreren Kopien derselben Daten zu überlasten.
• Die Weiterleitung von Arbeitslasten an den Knoten oder Subcluster, der für diese Art von Arbeit am sinnvollsten ist, kann automatisiert werden .
• Mit dem neuen VerticaPyLab, das alle Abhängigkeiten, Beispiele und Lektionen in einer einzigen Installation mit einer benutzerfreundlichen JupyterLab-Oberfläche enthält, können Sie ganz einfach Machine-Learning-Workflows (ML) mit Vertica erstellen.

Insbesondere durch die Integration von Lese- und Analysefunktionen für externe Daten mithilfe von Apache Iceberg als semantischer Schicht ist Vertica nun ein vollwertiges Data Lakehouse . In früheren Versionen vereinte Vertica Business Intelligence, Machine Learning und andere Arten fortgeschrittener Analysen wie Geodaten-, Ereignismuster- und Zeitreihenanalyse in einer zentralen Anlaufstelle für alle Analysen. Vertica ermöglichte zudem die Analyse beliebiger Daten – von strukturierten Daten im eigenen ROS-Format bis hin zu semistrukturierten und komplexen Daten in externen Data-Lake-Formaten wie Parquet, JSON und ORC.

Die Analyse dieser Daten mit Vertica über die Apache Iceberg-Metadatenschicht bietet Ihnen den Vorteil der ACID-Konformität und der schnellen Auffindbarkeit der Daten im Data Lake. Vertica ermöglicht Ihnen die schnelle Analyse selbst komplexer Daten über Iceberg, selbst wenn diese seit der letzten Analyse von einer anderen Anwendung verändert wurden, beispielsweise durch Hinzufügen oder Entfernen von Spalten oder Ändern von Datentypen. Verticas Fokus auf hohe Leistungsfähigkeit bei großen Datenmengen bietet verschiedene Möglichkeiten zur Optimierung von Abfragen auf Data-Lake-Daten. Jede neue Version verbessert die Performance und nähert sie der rasanten Geschwindigkeit an, die Sie von Abfragen interner Vertica- ROS-Daten erwarten.

Verticas intelligenteres Data Lakehouse beseitigt die Grenzen der Analytik.

Es ermöglicht Ihnen die Analyse Ihres Data Lakes mit der Geschwindigkeit und Parallelität, die Sie von einem Data Warehouse gewohnt sind. Hier einige der Möglichkeiten, die Vertica 23.3 Ihnen bietet:

Mit dem neuen VerticaPyLab können Sie Vertica Machine Learning ganz einfach nutzen .

Neue, schnelle Installation von VerticaPy mit allen Abhängigkeiten auf einmal und eine einfache JupyterLab-Oberfläche zur Auswahl von Anwendungen, Beispielen, Data-Science-Lektionen usw.

Neue Benutzer werden mittels Just-in-Time-Provisioning über OAuth2.0 authentifiziert.

Die OAuth2-Identitätsprüfung der Organisation fügt automatisch neue Vertica- Benutzer mit den entsprechenden Rollen hinzu und spart Datenbankadministratoren so viel Zeit. Meldet sich ein Benutzer mit seinem vorkonfigurierten SSO-OAuth-Token bei Vertica an, müssen keine Benutzerkonten erstellt oder Rollen manuell zugewiesen werden. Zudem werden OAuth-Benutzer, die Vertica längere Zeit nicht genutzt haben, automatisch entfernt.

Weniger Speicherplatz verbrauchen und Ressourcenwarteschlangen durch Mehrparteienabfragepläne reduzieren

Vertica zerlegt nun langlaufende Abfragen in Teile und reserviert nur die Speicher- und Rechenressourcen, die für die Ausführung des größten Teils eines mehrteiligen Ausführungsplans benötigt werden. Nicht genutzte Ressourcen innerhalb des reservierten Blocks werden zur weiteren Optimierung der Abfrage verwendet, wodurch die Gesamtausführungszeit verkürzt wird.

Starten Sie große Cluster schneller mit HTTPS statt SSH.

Nutzen Sie schlanke Golang-Clients, die Cluster Operations Library (vclusterops) und vcluster.exe. Diese entkoppeln den Kubernetes-Operator von den Details der Clusteroperationen und erstellen Datenbanken, insbesondere große, schneller als Administrationstools. Viele Funktionen, darunter Administrationsvorgänge, die zuvor nur über SSH mit den Administrationstools verfügbar waren, sind nun direkt im Vertica -Server integriert und können daher über HTTPS statt SSH genutzt werden. Es muss kein spezieller Client installiert werden. Die gesamte Verwaltung erfolgt über den NMA (Node Management Agent).

Automatisieren Sie die mehrstufige Datenbankwartung und ML-Pipelines

Automatisieren Sie die mehrstufige Datenbankwartung, Machine-Learning-Pipelines oder das Retraining von ML-Modellen, sobald ein Schwellenwert für sinkende Genauigkeit erreicht ist. Gespeicherte Prozeduren können nun Metafunktionen und verschachtelte gespeicherte Prozeduren bis zu einer Aufruftiefe von 100 aufrufen. Änderungen an Sitzungsparametern, die von gespeicherten Prozeduren vorgenommen werden, bleiben auch nach deren Abschluss erhalten.

Ausführen der Management Console (MC) unter Linux mit ADO.NET Core-Unterstützung

Nutzen Sie kostengünstigere Linux-Cloud-Instanzen, anstatt für MC eine Windows-Instanz verwenden zu müssen.

Dynamische Steuerung von Hardware/Knoten/Instanzen für unterschiedliche Zwecke durch Workload-Routing

Administratoren können Regeln erstellen, die die Ausführung von Anfragen von Clients mit einer bestimmten Arbeitslast an einen separaten Subcluster weiterleiten. Dadurch wird die Verbindung von der Ausführung entkoppelt; der Client kann sich mit einem Knoten verbinden und die Anfrage auf einem anderen Knotensatz ausführen. Clients können einen Arbeitslastnamen festlegen, indem sie einen Arbeitslastparameter zu ihrer Verbindungszeichenfolge hinzufügen oder die Verbindung nachträglich mit SQL-Syntax herstellen.

Stellen Sie einen früheren Zustand wieder her, indem Sie „Wiederherstellungspunkte“ speichern, eine Momentaufnahme der Datenbank zu einem bestimmten Zeitpunkt.

(Nur im Eon-Modus) – Es wird eine Kopie des Katalogs und aller geänderten Daten gespeichert, keine vollständige zusätzliche Datenkopie direkt vom Datenbankserver. VBR ( Vertica Backup and Restoration Tool) ist nicht erforderlich.

Und das ist nur die Spitze des Eisbergs der vielen Verbesserungen in dieser neuesten Version von Vertica .