推动数字化转型
NewSQL Engine利用业界领先的Teradata数据库，该数据库采用专利的大规模并行处理（MPP）架构设计而成。这样可以分解和分发复杂的分析工作负载，以便尽可能高效地执行。它的基础是为您提供可扩展性，从小规模开始，然后扩展到企业范围的任务关键型分析系统。
优点
- 更快地获得可行动的答案
通过丰富的集成数据库内分析，实现更快的业务洞察时间和价值。
- 及时，准确的洞察力通过大规模并行和线性可扩展的分析引擎，分析战术和运营洞察以及复杂和战略洞察的数据。
- 驱动分析很重要通过将结构化业务事务数据与来自物联网和边缘计算的非结构化数据集成，获得洞察力。
- 对齐工作负载和业务优先级根据业务优先级管理系统资源和SLA，同时为所有用户保持混合工作负载系统的运营效率。
- 使命 – 关键可用性使用具有高可用性和数据弹性功能的企业级系统，无中断运行。
- 真正的未来证明选择部署选项的任意组合 – 本地，公共云或私有云，即服务 – 它们都使用相同的软件。
- 更强有力的投资回报通过简单，可扩展且自我管理的解决方案降低TCO，同时在整个企业中实现快速，富有洞察力的分析。
- 弹性表现根据业务需求和季节性需求，随时根据需要调节系统资源。
特征
- 行业第一：四维分析发现基于4D Analytics的新用例和见解，它集成了时间（时间序列和时间）和地点（地理空间）。
- 行业领先的记忆技术通过Teradata智能内存快速获取最常访问的数据。通过内存中优化快速获得复杂问题的答案。
- 支持多种数据类型支持多种数据类型和结构，从传统的结构化数据到多结构化数据，如Web日志，XML，JSON和CSV。
- 精心的工作负载管理使用Teradata Workload Management实时监控和管理混合工作负载环境，以实现最高效率和性能。
- 工业最智能的基于成本的优化器通过Teradata Optimizer以最有效的方式运行查询，Teradata Optimizer自动确定访问，加入和聚合表的最佳计划。
- TERADATA QUERYGRID™支持Teradata QueryGrid协调使用多个外部分析引擎和文件系统，因此用户可以专注于数据和业务问题，而不是集成系统。
- 混合行/列数据存储使用Teradata Columnar混合和匹配行和列，以创建与数据和查询模式匹配的最佳结构。
- 数据恢复与拒绝保护享受基于Teradata Database构建的完全受保护的分析环境。
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