Vertica
インデータベースの機械学習 : ダウンサンプリングやデータ移動を伴わない分類、フィッティング、予測などのデータベース内機械学習。Verticaは、線形回帰、ロジスティック回帰、k-meansクラスタリング、ナイーブベイズ分類、ランダムフォレスト決定木、XGBoost、サポートベクターマシン回帰および分類など、さまざまなデータベース内アルゴリズムを提供します。また、複数のクラスタにMLモデルを展開することもできます。
優れた圧縮エンコード : 同種のデータ型の列が一緒に格納され、メインストアへの更新がバッチ処理されるため、高い圧縮率を実現します。
ワークロード管理 : データレプリケーション、サーバーリカバリ、クエリ最適化、ストレージ最適化の自動化。
オープンソース連携 : Apache Kafka、Apache Spark、Grafanaなどのオープンソースのビッグデータ技術とのネイティブな統合を提供します。
標準的なプログラミングインターフェイス:ODBC、JDBC、ADO.NET、OLEDBなどの標準的なプログラミングインターフェイスをサポート。
高性能かつ並列なデータ転送 : 統計ツールや組み込みの機械学習アルゴリズムへの高性能かつ並列なデータ転送[10][11]。
コンピュートとストレージの分離アーキテクチャ:Vertica in Eon Modeを発表しました。