Novità di Rocket^® Vertica^®

Ottobre 2025

Vertica^® CE 25.4: Accelerare l'IA e l'analisi su larga scala

Potenzia i tuoi dati con prestazioni pronte per l'IA, ottimizzazione intelligente ed efficienza cloud-native moderna.

L'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati sono diventate i motori del vantaggio competitivo, ma i database obsoleti, la messa a punto manuale e la proliferazione dei dati nei data warehouse dei servizi SaaS continuano a rallentare il progresso.

La versione Vertica CE 25.4 è pensata per le aziende che richiedono velocità, scalabilità e semplicità. Questa release offre funzionalità di analisi predisposte per l'intelligenza artificiale, prestazioni auto-ottimizzanti e percorsi di modernizzazione fluidi verso infrastrutture dati ad alte prestazioni.

Che si tratti di modernizzare versioni precedenti o di prepararsi a carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale, CE 25.4 garantisce che la piattaforma dati rimanga al passo con le ambizioni aziendali.

Perché modificare a Verticale CE 25.4?

Rimanere su versioni precedenti (CE 25.3 o precedenti) comporta il rischio di mantenere lo status quo in termini di analisi, con tempi di risposta più lenti, maggiori costi operativi e scalabilità limitata, mentre i concorrenti accelerano l'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale.

L'aggiornamento a CE 25.4 sblocca una base di database moderna, efficiente e intelligente che consente:

• Analisi più rapide e intelligenti : ottieni una maggiore velocità di elaborazione delle query e una latenza inferiore su set di dati di grandi dimensioni.
• Ottimizzazione automatica delle prestazioni : sfrutta la funzione di ottimizzazione automatica integrata per ottimizzare i carichi di lavoro e liberare tempo prezioso per gli ingegneri.
• Accelerazione della commercializzazione dell'IA : porta i modelli in produzione più velocemente grazie a VectorOps integrato nel database e ad analisi ad alte prestazioni.
• Accesso unificato ai dati aperti : analizza istantaneamente set di dati esterni grazie all'integrazione con Apache Iceberg, senza duplicazioni o migrazioni.
• Infrastruttura modernizzata : implementa in modo flessibile con Kubernetes e nodi dedicati esclusivamente al calcolo per una scalabilità nativa del cloud.

CE 25.4 non è solo un aggiornamento, ma il vostro ponte verso un'architettura dati moderna basata sull'intelligenza artificiale.

Quali sono le novità di Verticale CE 25.4?

1. Prestazioni accelerate e predisposizione all'intelligenza artificiale

Query più veloci. Calcoli più intelligenti. Pronti per l'era dell'IA.

• Vectorops per IA/ML: Esegui operazioni vettoriali ad alte prestazioni all'interno del database per accelerare i carichi di lavoro di IA e apprendimento automatico.
• Ottimizzazione dei dati VL compressi: migliora le prestazioni delle query e l'efficienza di elaborazione su set di dati complessi e di grandi dimensioni.

2. Auto-regolazione intelligente

Rendi il tuo database più intelligente, così i tuoi team potranno concentrarsi sull'innovazione e non sulla manutenzione.

• Ottimizzazione automatica integrata: ottimizza automaticamente le prestazioni in base alle caratteristiche del carico di lavoro.
• Riduzione del lavoro manuale: elimina le noiose attività di ottimizzazione e consenti agli ingegneri di concentrarsi sulla creazione di prodotti dati ad alto valore aggiunto.

3. Infrastruttura moderna e nativa del cloud.

Passa con sicurezza ad ambienti ibridi o cloud-native.

• Supporto Kubernetes: implementa e scala in modo flessibile con il supporto completo di Kubernetes per una gestione automatizzata e basata su container.
• Nodi dedicati esclusivamente al calcolo: separazione tra calcolo e archiviazione per una maggiore elasticità ed efficienza in termini di costi.
• Percorso di aggiornamento agevole: l'architettura modernizzata garantisce aggiornamenti con interruzioni minime.

4. Accesso ai dati esterni senza interruzioni

Elimina i silos di dati e accelera le analisi senza duplicazioni.

• Integrazione con Apache Iceberg: interroga direttamente grandi quantità di dati esterni, senza migrazioni né copie.
• Analisi unificata: Ottieni una visione d'insieme completa dei dati provenienti da fonti interne ed esterne per prendere decisioni più rapide e informate.

Costruire un percorso più intelligente verso l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati.

L'aggiornamento a Vertica CE 25.4 garantisce che il vostro ambiente dati sia pronto per il futuro: intelligenza artificiale, crescita esponenziale dei dati e modernizzazione continua.

I clienti che utilizzano attualmente le versioni CE 25.3 o precedenti possono accedere al Kit di aggiornamento e migrazione CE 25.4 per pianificare il loro percorso di modernizzazione, sia che stiano passando alla modalità EON o a Kubernetes per la scalabilità cloud-native.

Esegui l'aggiornamento a CE 25.4 e trasforma i tuoi dati nel tuo più rapido vantaggio competitivo.

Gennaio 2024

di Verticale 24.1

La nuova versione di Vertica 24.1 (rilasciata nel primo trimestre del 2024) è interamente dedicata al risparmio sui costi operativi e all'aumento del valore. La novità principale di questa release è una straordinaria funzionalità innovativa: il routing dei carichi di lavoro. Questa funzione rende ogni attività più efficiente e performante, riducendo i costi e il consumo energetico per ogni tipo di lavoro, indirizzandolo automaticamente all'hardware più adatto. Continua a leggere per saperne di più o richiedi oggi stesso una demo della piattaforma Analytics & AI.

Aumenta il tuo ROI da 3 a 5 volte con il routing del carico di lavoro.

Stimiamo che, allineando i carichi di lavoro con sottocluster configurati in modo ottimale, otterrete un aumento del ROI (ritorno sull'investimento) di Vertica Analytics compreso tra 3 e 5 volte. Se utilizzate Vertica per diverse attività, come dashboard avanzate, query di business intelligence (BI) ad hoc, pipeline di acquisizione e preparazione dei dati (ELT), addestramento o inferenza con modelli di machine learning (ML), ecc., questa nuova versione vi offrirà un vantaggio significativo.

Le versioni attuali di Vertica consentono di assegnare l'hardware ideale a ciascun sottocluster. Ad esempio, nodi o istanze di grandi dimensioni e con maggiore memoria per i carichi di lavoro di machine learning, molti nodi di piccole dimensioni per gestire centinaia di utenti simultanei sulle dashboard, e così via. La funzionalità esistente di avviare e arrestare container e assegnare risorse di calcolo in base alle necessità con Kubernetes si integra perfettamente con questa nuova funzionalità. Per utilizzare il routing dei carichi di lavoro, è sufficiente assegnare determinati tipi di carichi di lavoro a ruoli specifici, come ad esempio quello di ML, e un utente con tale ruolo invierà il lavoro a qualsiasi nodo Vertica designato. Il lavoro verrà instradato direttamente al sottocluster designato con l'hardware ideale per i carichi di lavoro di machine learning. Se necessario, è anche possibile avviare istanze ideali per quel lavoro con Kubernetes e arrestarle automaticamente al termine dell'esecuzione.

Vantaggi del routing del carico di lavoro:

• Automazione: una volta configurata, non è necessario alcun intervento umano.
• Flessibilità: esegui diverse tipologie di analisi, tra cui ELT, ML/AI, BI ad hoc, sviluppo di applicazioni e dashboard, ciascuna su un'infrastruttura di calcolo ideale per quel carico di lavoro.
• Efficienza: svolgere molto più lavoro spendendo molto meno per l'infrastruttura informatica, riducendo il consumo energetico, l'impronta di carbonio e i costi.

Questa non è l'unica fantastica novità di Vertica 24.1, ma siamo entusiasti di triplicare il ROI dei nostri clienti nel settore dell'analisi dati!

Altre due interessanti novità in questa versione

• Vertica Data Loader: ottieni nuovi dati in pochi minuti e in modo automatico. Importa i dati una sola volta in micro-batch configurabili, non appena vengono depositati in un'area di staging compatibile con S3. Non è necessario eseguire manualmente comandi di copia o creare script. Le pipeline di dati diventano elementi a pieno titolo, salvati nel database come tabelle o modelli di machine learning.
• Controllo e monitoraggio basati su API: quando si utilizza Vertica integrato in un'altra applicazione, è possibile controllare completamente il database senza dipendere dagli strumenti di amministrazione di Vertica o da SSH. È possibile utilizzare qualsiasi software, non solo Kubernetes, per controllare Vertica a livello programmatico tramite API, ottenendo un feedback e prestazioni migliori. Inoltre, è possibile gestire l'infrastruttura più vicino alle esigenze del carico di lavoro per ridurre i costi.

Luglio 2023

di Verticale 23.3

Questa release racchiude diversi mesi di lavoro e numerose modifiche. La prima novità che noterete è il sistema di versioning. L'ultima release di Vertica era la 12.0.4, quindi potreste aspettarvi che questa sia la versione 13. Tuttavia, le release di Vertica sono programmate per un trimestre all'anno e sono numerate in base all'anno e al trimestre: questa release di Vertica è la 23.3, che rappresenta il terzo trimestre del 2023. Noterete inoltre che la Console di gestione e altri elementi grafici di Vertica hanno cambiato colore e logo per rispecchiare la nostra nuova azienda e il nostro nuovo marchio.

Al di là dell'aspetto estetico, e persino al di là di tutti i miglioramenti che ti aspetti in termini di prestazioni, sicurezza e tutto il resto offerto in ogni versione di Vertica, le nuove importanti funzionalità ti consentono ora di:

• Esegui il re-sharding del tuo database Verticale ogni volta che è necessario, in base alle modifiche dei dati e dei carichi di lavoro.
• Salva istantanee del database in momenti specifici, a cui puoi tornare all'occorrenza, senza sovraccaricare il tuo spazio di archiviazione con più copie degli stessi dati.
• Automatizza l'instradamento dei carichi di lavoro verso il nodo o il sottocluster più adatto a quel tipo di lavoro.
• Inizia a creare flussi di lavoro di machine learning (ML) con Verticale in modo semplice grazie al nuovo VerticaPyLab, che include tutte le dipendenze, gli esempi e le lezioni in un'unica installazione con un'interfaccia JupyterLab intuitiva.

In particolare, con l'aggiunta delle funzionalità di lettura e analisi su dati esterni tramite Apache Iceberg come livello semantico, Verticale è ora un data lakehouse completo . Nelle versioni precedenti, Vertica unificava business intelligence, machine learning e altri tipi di analisi avanzate, come l'analisi di dati geospaziali, di pattern di eventi e di serie temporali, in un unico punto di contatto per qualsiasi analisi. Vertica offriva inoltre la possibilità di analizzare qualsiasi tipo di dato, dai dati strutturati nel nostro formato ROS, ai dati semi-strutturati e complessi in formati di data lake esterni come Parquet, JSON e ORC.

Analizzando questi dati con Vertica, attraverso il livello di metadati Apache Iceberg, si ottiene il vantaggio della conformità ACID e della rapida reperibilità dei dati nel data lake. Vertica consente di analizzare rapidamente anche dati complessi tramite Iceberg, persino se un'altra applicazione li ha modificati dall'ultima analisi, aggiungendo o rimuovendo colonne o cambiando i tipi di dati. L'attenzione di Vertica alle prestazioni su larga scala ha fornito diversi modi per ottimizzare le query sui dati del data lake. Ogni nuova versione porterà queste prestazioni sempre più vicine alla velocità fulminea che ci si aspetta dalle query sui dati ROS interni di Vertica .

VerticaleIl data lakehouse più intelligente di elimina i limiti dell'analisi

Consente di analizzare il data lake alla velocità e alla concorrenza a cui si è abituati in un data warehouse. Ecco alcune delle funzionalità ora disponibili in Vertica 23.3:

Inizia a utilizzare facilmente il machine learning di Vertica con il nuovo VerticaPyLab.

Nuova installazione rapida di VerticaPy con tutte le dipendenze installate contemporaneamente e una semplice interfaccia JupyterLab per scegliere applicazioni, esempi, lezioni di data science e altro ancora.

Autentica i nuovi utenti con il provisioning just-in-time tramite OAuth2.0

La verifica dell'identità OAuth2 dell'organizzazione aggiungerà automaticamente un nuovo utente Vertica con ruoli specifici, facendo risparmiare molto tempo agli amministratori del database. Quando una persona accede a Vertica tramite il proprio token SSO OAuth preconfigurato, non è necessario creare account utente o assegnare ruoli manualmente. Inoltre, gli utenti OAuth che non utilizzano Vertica da un po' di tempo vengono rimossi automaticamente.

Utilizza meno memoria e riduci le code di risorse con i piani di query multi-partecipante.

Vertica ora suddivide le query di lunga durata in parti e alloca solo la memoria e le risorse di calcolo necessarie per eseguire la parte più consistente di un piano di esecuzione suddiviso in più parti. Le risorse non utilizzate all'interno del blocco allocato vengono impiegate per ottimizzare ulteriormente la query, in modo da velocizzarne l'esecuzione complessiva.

Avvia cluster di grandi dimensioni più velocemente utilizzando HTTPS anziché SSH.

Utilizza client Golang leggeri, la Cluster Operations Library (vclusterops) e vcluster.exe, che disaccoppiano l'operatore Kubernetes dai dettagli delle operazioni del cluster e creano database, soprattutto di grandi dimensioni, più velocemente rispetto agli strumenti di amministrazione. Molte funzionalità, incluse le operazioni di amministrazione che in precedenza erano disponibili solo negli strumenti di amministrazione tramite SSH, sono ora integrate direttamente nel server Vertica , consentendo di utilizzarle tramite HTTPS anziché SSH. Non è necessario installare alcun client speciale. Tutto viene gestito tramite l'NMA (Node Management Agent).

Automatizza la manutenzione dei database in più fasi e le pipeline di machine learning.

Automatizza la manutenzione del database in più fasi, le pipeline di machine learning o il riaddestramento dei modelli ML quando viene raggiunta una soglia di accuratezza in calo. Le stored procedure possono ora richiamare meta-funzioni e stored procedure nidificate fino a una profondità di chiamata di 100, e le modifiche ai parametri di sessione apportate dalle stored procedure persistono anche dopo il completamento della procedura.

Eseguire Management Console (MC) in Linux con supporto ADO.net Core.

Utilizza istanze cloud Linux meno costose, invece di essere obbligato a utilizzare un'istanza Windows per MC.

Controlla dinamicamente hardware/nodi/istanze per scopi diversi con il routing del carico di lavoro

Gli amministratori possono creare regole che instradano l'esecuzione delle query provenienti da client con un carico di lavoro specifico a un sottocluster separato, disaccoppiando la connessione dall'esecuzione. In questo modo, un client può connettersi a un nodo ed eseguire query su un set di nodi diverso. I client possono impostare un nome per il carico di lavoro aggiungendo un parametro alla stringa di connessione o tramite sintassi SQL dopo la connessione.

Ripristina uno stato precedente salvando i "punti di ripristino", ovvero un'istantanea del database in un determinato momento.

(Solo in modalità Eon) – Memorizza una copia del catalogo e di tutti i dati modificati, non una copia completa aggiuntiva dei dati direttamente dal server del database. VBR (strumento di backup e ripristino di Vertica ) non è necessario.

E questo è solo un piccolo assaggio dei numerosi miglioramenti introdotti in quest'ultima versione di Vertica .