Dremio, ett företag som länge har fokuserat på att tillgodose affärsinformationens arbetsbelastningar på datasjöar, lanserar idag Dremio Cloud, en hanterad tjänst för att göra just det, på data lagrad i Amazon Web Services S3 . Dremio Cloud bygger ovanpå Dremios AWS-utgåva som den meddelade förra månaden, men det är en fullständig SaaS-implementering och lägger till ett antal unika funktioner.
Läs också: Dremio introducerar AWS-version, nya funktioner för moln datasjöar
Nya saker
ZDNet pratade med Dremios grundare och produktchef, Tomer Shiran, som förklarade att paradigmet för Dremio Cloud är ett av ett globalt kontrollplan med en central frågeplanerare som skickar frågor om S3-data lagrade över Amazon-regioner och T-shirt-storlek data “motorer” (kluster, verkligen) för att genomföra frågorna. Motorerna kan replikeras automatiskt för att stödja det som Dremio kallar “oändlig samtidighet”
En annan funktion som är unik för Dremio Cloud är funktioner för enkel inloggning som stöder ett antal leverantörer av företag och konsumenter/sociala identiteter, inklusive Azure Active Directory, Okta, Ping och Google Identity. På liknande sätt stöds användare av Tableau och Microsofts Power BI för enkel inloggning på Dremio baserat på referenser som de använder för att logga in på dessa BI-verktyg.
Fakturering och tillgänglighet
Fakturering för Dremio Cloud är användningsbaserad och resurserna för motorberäkning är enheten för fakturerbara intäkter. När ett flertal motorreplikationer instienseras snarare än bara en, blir faktureringen högre. När inga frågor behöver tas emot snurrar alla motorer ner och kunden kommer inte att ta några avgifter. Med andra ord faktureras varken styrplanet eller tomgångsmotorresurserna (särskilt eftersom det senare effektivt försvinner när det inte används).
Dremio Cloud finns nu i “begränsad tillgänglighet” (dvs. erbjuds på inbjudan) men Shiran säger att utgåvan är GA-kaliber och att tjänsten redan hade varit i beta under ganska lång tid. Tjänsten lanseras exklusivt för Amazon Web Services, men Shiran sa att företaget förväntar sig att lanseras på Microsofts Azure-moln senare detta kalenderår och på Google Cloud nästa kalenderår.
Lakefront-egenskaper
Dremio kallar sin plattform för “SQL Lakehouse”, som låter som Databricks 'Data Lakehouse-varumärke. När jag skrev om Dart-initiativet förra månaden sa jag faktiskt att Dremios plattform verkligen var ett fullständigt datalager som precis råkade fungera på data lagrade i öppna format, på moln (eller lokalt) objektlagring. Shiran påpekade att detta inte är en liten skillnad, eftersom att lämna data i sitt ursprungliga format i sjön betyder datavetenskap, datasjön och andra specialmotorer kan fungera på samma data utan att behöva flyttas eller kopieras, och samtidigt tillåta BI-arbetsbelastningar att köra.
Läs också: Dremios Dart-initiativ konsoliderar sjö- och lagerparadigmer ytterligare
Jag vill också påpeka att, förutom att använda egna lagringsformat, är data i datalager vanligtvis mer samordnade och mindre inkluderande än data i sjön, men att Dremio möjliggör BI-stilanalys på data som fångas av datasjöns bredare nät. Oavsett ser vi återigen konsolideringen av datalager- och datasjömodellerna och bevittnar hur populariteten för molndatalager och molndatasjöar i allt högre grad leder till att konsolidering sker i molnkontext.
Relaterade ämnen:
Cloud Digital Transformation Robotics Internet of Things Innovation Enterprise Software 