作者：Joey D’Antoni
编辑：Vertica团队
本文来自Micro Focus与ActualTech Media联合发布的信息简报《IoT: From Edge to Core to Cloud》。
您的数据有“边缘”的概念吗？
无论是移动设备收集的用户数据，还是生产线上收集的传感器数据，现代计算的大部分都已经转移到了“边缘”。
“边缘”不仅仅是一个计算术语，同时也是实际交易发生的地点——零售点、售楼处、你的家、发电厂、石油钻井平台或飞机，并不像过去那样集中在一个数据中心。
随边缘计算设备的数量逐年呈现指数级增长，专门设计IT架构来捕捉、处理、分析这些数据并从中获得更深层次的洞察，将是未来十年的决定性问题之一。
那么，驱动全球数据驱动型企业的强大引擎Vertica又是如何帮助企业在边缘处理海量数据，并从PB级数据中获得深度洞察的呢？
点亮边缘智能的3个“C”：
连接(Connect)、计算(Compute)、控制(Control)
互联网能帮助边缘的各种设备将数据传输到中央分析系统。无一例外的是，这些设备都有微处理器以及计算能力，可以访问应用、做出决策和过滤数据，甚至是实现控制——改变设置以管理特定场景或协调行动。这类设备通常与传感器和执行器相连——从家中的智能灯泡到发电厂的涡轮机器——实现对事物的连续控制。
日益发达的边缘计算催生了一类名为Lambda的架构，它通过流和批处理方法来管理大量数据。流处理层用于实时处理数据，迅速识别异常值（如温度超出范围）并采取行动或发出警报。而批处理层存储来自设备的大量数据，并提供驱动分析所需的计算能力；无论是数据科学还是更传统的数据仓库查询，批处理层都能够快速加载并查询海量级数据。
因为边缘允许组织从位于最接近客户和实际运营的来源中获取洞察，数据采集方式随之变化了，更导致数据分析需求急剧上升，相当于从应用端产生了回溯的变革。此时，人们急切需要借助人工智能/机器学习来提升边缘智能和自动化程度。
幸运的是，有一个平台可以满足所有的这些挑战，它被称为Vertica。作为可扩展的列式数据仓库，Vertica既可以摄取、存储大量数据，又可以快速服务于大量查询需求，更能通过库内机器学习提供更快的预测分析。
Vertica，驱动全球数据驱动型企业的强大引擎
传统数据库（legacy databases）在设计之初并未考虑到现代分析系统所要面临的海量数据，而Vertica显然采取了不同方法，即列式存储。
数据以列的形式存储，而不是传统关系型数据库的混合数据页，这样实现了更高的数据压缩度，大大减少了存储的空间需求，空间的节约使得数据处理速度大大提升。
Vertica的大规模并行引擎（MPP）可以在多台服务器上扩展工作负载，数据以有序方式存储，从而提升频繁查询的运行性能。目前一些公有云平台提供了类似的架构，但以“以平台即服务”（PaaS）模式运行，随着消费增长，服务成本会成倍增长。
摄取海量数据，性能依旧强劲：
Vertica让每个人都能做出数据驱动的决策
Vertica支持连接各种大数据平台，如MapR、Cloudera和Apache Spark。这使得Vertica可以成为分析中心，实现数据架构现代化。
Vertica提供数据库内的R和Python以及预建的机器学习选项，数据科学得以与数据进程并行，数据移动的复杂性降低，整体系统性能提升。
同时，Vertica还提供了时间序列和地理空间数据工具，帮助用户快速构建高级数据结构报告。
以上这些都意味着Vertica可以快速摄取数据，并预留足够性能让分析师与数据科学家交互式地探索数据，帮助每个人做出数据驱动的实时决策。
一些Vertica客户报告说，相比于传统数据库，Vertica性能足足能提升50倍之多——过去需要一个小时的报告现在只需不到两分钟。
除此外，Vertica还配备了更深层的分析功能，以支持现代分析日益增长的速度规模和性能要求，从而在边缘创造洞察力并直接推动行动。
最重要的是，Vertica是一个企业级ANSI-SQL分析解决方案，无需高技能的数据科学家团队，企业现有的IT人员就可以轻松部署。
VERTICA和HADOOP，更好地结合
大数据的工作负载由5个“V”定义：速度、容量、价值、多样性和真实性。速度和容量用以指称边缘的工作负载——大量的数据，并且通常是“当时发生”的数据，在短时间内会“淹没”目标系统。价值是基于特定数据的，因为其与业务相关；而多样性可以指数据类型（如视频、音频、文档类型和电表读数等）或数据的业务功能（如供应链与销售）。
Hadoop是目前应用最广泛的大数据系统，但同时也引发了许多挑战。许多投资Hadoop的组织并不能看到更大的商业利益，对大量的非结构化数据开展分析并非易事，而且Hadoop数据提取方式不同于普通的SQL查询，其数据分析工具对开发人员和分析师而言存在一定难度。
巨大的商业价值体现在捕获大量数据、运行快速分析并在边缘获得更深入的洞察这方面，大多数现代工具以数据湖作为应用方法论来捕获原始数据格式。而Vertica通过提供一个能够访问可扩展的ANSI SQL的接口，帮助您加速实现数据价值。
将Vertica与Hadoop生态系统相结合，可构建一个完整的集成分析解决方案。直接由Hadoop提供快速的本地SQL，无需多余连接器，且通过Hadoop和Vertica的单一数据集，分析人员可以避免编写MapReduce作业和使用不熟悉的工具，只需编写查询或使用报表工具分析数据即可。
除此外，Vertica还全面支持Tableau、QlikView和Micro Strategy等成熟商业智能解决方案，助您更深入获取物联网数据的商业价值。
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