SynxDB

SynxDB는 Apache Cloudberry의 검증된 아키텍처를 기반으로 구축된 엔터프라이즈급 비공유 MPP 데이터 플랫폼으로, 기존의 대규모 병렬 처리 데이터베이스의 규모와 동시성을 최신 AI 워크로드에 적용하도록 설계되었습니다.

Cloudberry의 확장 가능한 실행 모델, 기존 MPP 구조의 효율성, 고급 압축 및 쿼리 최적화를 결합한 SynxDB는 대규모로 빠른 분석과 비용 효율성을 제공하는 동시에 기본 커넥터와 벡터 기능을 제공하여 팀이 AI 애플리케이션을 위한 모델 학습, 기능 엔지니어링 및 추론에 데이터를 원활하게 내장할 수 있도록 합니다.

사용 사례

통합 데이터 플랫폼
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스
데이터 레이크

애플리케이션을 위한 데이터 마트
셀프 서비스 분석 플랫폼
데이터 과학 플랫폼

왜 SynxDB인가

엔터프라이즈 MPP 성능 및 일관성

Apache Cloudberry를 기반으로 하는 SynxDB는 검증된 무공유 MPP 아키텍처를 채택하여 높은 쿼리 처리량, 강력한 트랜잭션 일관성, 그리고 예측 가능한 확장성을 제공합니다. 벡터화된 실행 엔진과 스토리지-컴퓨팅 분리, 고급 압축 및 쿼리 최적화를 통해 사용자는 엔터프라이즈 SLA를 준수하며 대규모 분석 워크로드를 수행하고, 빠른 응답을 달성하는 동시에 인프라 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

범용 스토리지 및 I/O 가속(PAX)

SynxDB는 기본적으로 힙, AO, PAX, 카탈로그 및 컴퓨팅 분리 테이블을 포함한 혼합 데이터 형식을 처리하며, 외부 테이블, PXF 및 FDW를 통해 널리 사용되는 외부 소스(객체 스토리지, Hudi, Iceberg, Kafka, Elasticsearch, Hive, HDFS, HBase, Spark)를 제공합니다. PAX 하이브리드 행/열 스토리지와 캐시 인식 설계는 읽기와 쓰기 속도를 모두 가속화하며, 동적 실체화 뷰 및 UnionStore와 같은 기능은 I/O를 더욱 줄이고 실제 쿼리 속도를 향상시킵니다.

AI 우선 분석

SynxDB는 AI 시대에 맞춰 설계되었습니다. 네이티브 벡터 스토리지 및 검색, LLM 통합을 위한 SynxML, 그리고 데이터베이스 내 ML/DL 기능(예: MADlib)을 통해 데이터 가까이에서 피처 엔지니어링, 모델 학습 및 추론을 실행할 수 있습니다. HTAP 지원, 전체 텍스트 검색 및 벡터화된 실행 엔진과 결합된 SynxDB는 데이터 이동 및 지연 시간을 줄여 팀이 실제 AI 워크로드에서 더 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

보안 및 복원력

SynxDB는 엔터프라이즈급 보안 및 프로덕션 복원력, 고급 보안 제어, 감사 기능, 그리고 강력한 재해 복구 기능을 제공하여 민감한 데이터와 미션 크리티컬 서비스의 보호 및 가용성을 보장합니다. 이러한 기능과 예측 가능한 MPP 동작 및 워크로드 격리 기능은 조직이 대규모 배포 환경에서 규정 준수 및 가동 시간 요건을 충족하는 데 도움을 줍니다.