Подразделение компании Hewlett-Packard, специализирующееся на решениях в области бизнес-аналитики, анонсировало новую версию своего хранилища данных Neoview. Утверждается, что эта версия поможет решить одну из наиболее мучительных проблем практической бизнес-аналитики — обеспечение баланса между большим количеством коротких запросов (например, таких, которые посылают представители сервисной службы по поводу одного клиента) и более масштабными, аналитическими заданиями, такими как исчерпывающий анализ операций компании.
Neoview 2.3 — это вторая серьезная модернизация хранилища данных со времени выпуска данного продукта, то есть с октября 2006 года. В эту версию добавлено несколько возможностей, позволяющих более эффективно обрабатывать подобный смешанный поток работ.
Neoview, которая объединяет в себе аппаратное обеспечение, ПО и сервисы хранилища данных, используется, например, в Wal-Mart и в самой HP.
В новой версии реализована технология Adaptive Segmentation, которая увеличивает производительность за счет автоматизации подбора приемлемых вычислительных ресурсов для объемных и простых запросов, а также запросов разного типа, добавил Грег Баттас, директор Neoview по вопросам архитектуры. Несмотря на то, что системы с массивной параллельной обработкой, как правило, очень эффективно решают сложные запросы, при этом иногда они не справляются с множеством небольших запросов.
Neoview 2.3 также позволяет базе данных «усвоить» данные без их физической загрузки в хранилище данных. Благодаря этому компании могут быть уверены, что они анализируют самую актуальную информацию при выполнении таких задач, как выявление мошеннических транзакций в режиме реального времени, с тем чтобы можно было предпринять соответствующие действия.
Наконец, новое ПО управления заданиями в этой версии постоянно контролирует уровень занятости системы, то есть отслеживает, сколько пользователей к ней обращается, сколько ресурсов свободно, и другие характеристики. Подобный контроль гарантирует, что задания организованы в очередь таким образом, что наиболее первоочередные запросы (которые, например, делает сотрудник контакт-центра, беседующий с клиентом) имели приоритет над другими заданиями, которые могут подождать несколько минут прежде, чем начнут выполняться.