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你的专属数据“冷”浪漫
全新 Vertica 11 发布
向「统一分析」前进一大步！
2021年7月20日，波士顿
近期，在「Vertica Unify 2021全球峰会」上，Vertica宣布正式推出全新版本Vertica 11。
Vertica 11 将为多云和多区域部署提供统一分析、高级分析与机器学习能力，包含主要功能、增强功能与自助式容器工作流，从全新意义上满足了数据分析驱动型企业的敏捷、效率和安全性要求，就此开启「统一分析」的新篇章。
快人一步
抢先体验
业务赋能
真正的「统一分析」
“统一分析是分析行业的关键趋势。但真正的统一分析需要同时满足：
经过验证的成熟安全性、真正的部署自由度与灵活性、生产过程端到端的机器学习能力，以及丝毫不妥协的分析高性能这四点，这样才能确保企业客户能利用好这一巨大优势，”Micro Focus高级副总裁兼Vertica总经理 Colin Mahony 认为。
“在最新的Vertica 11中，我们让Vertica（Eon模式）有能力扩展至Azure云环境，新增对Docker容器和Kubernetes的支持，以此扩大我们在高级分析和机器学习（包括时间序列预测）领域的市场领先优势。”
“更多的新增能力不胜枚举，有一点非常明确——Vertica 11是真正的统一分析平台，在不受限的规模下能实现性能最大化。”
快人一步
库内即可机器学习
Vertica 11 数据库内机器学习能力如下：
日前发布的VerticaPy是Vertica官方认可的开源Python库，支持对Vertica系统内存储数据进行Python处理，还包括扩展的机器学习功能、连接和数据探索能力以及图形化能力。
此外，最新版本提供了全新的开源Apache Spark连接器，全面支持Spark 3.0和Scala 2.12，并通过S3、SSO和并行读写等大大提升性能。其他关键功能还包括：XG Boost算法、升级的PMML集成与定制的时间序列算法。
“（Vertica）在数据库内运行高级分析和机器学习的能力，帮助我们成为真正的游戏规则颠覆者。”捷豹赛车（Jaguar Racing）技术经理 Phil Charles 如此评价Vertica。
“通过Vertica，我们得以访问700多个数据库内的全部数据与功能，查询性能快得惊人。Vertica能帮我们做出具备时效性优势的正确决策，为捷豹赛车最终赢取胜利制造关键优势。”
⚭ 进一步发现
捷豹赛车成功背后的Vertica密码 浏览Vertica历史文章！
全面“上云”
兑现部署灵活性承诺
Vertica云端优化架构——Vertica（Eon模式）现在已经在微软Azure云环境内全面投产，其合作伙伴还包括AWS（亚马逊云科技）和GCP（谷歌云）等等。
Vertica（Eon模式）还迎来Dell EMC ECS成为其认证的对象存储合作伙伴，并且支持Kubernetes StatefulSet中搭载数据库，进一步兑现其灵活跨多云和企业内部数据中心进行部署的承诺。
亮点与增强功能
全新能力图谱 360度大赏！
⚭ 更广泛的部署支持
新增对微软Azure云的支持
Vertica（Eon模式）现在正式支持微软Azure Block Blob Storage，企业客户可以自主选择当前市面上最主流的三大云端（Azure、AWS、GCP），在成熟的云端优化架构上实现灵活部署。
全面支持Docker容器和Kubernetes
经过Vertica测试的Docker镜像现在可以在Dockerhub上使用，得益于容器和Kubernetes的协调，企业现在被赋予了更广泛的云原生部署选择。同时还包括对Vertica Kubernetes Operator、StatefulSets和Helm Charts的支持。
⚭ 增强企业安全性
提升FIPS 140.2合规性
Vertica 11全面符合FIPS 140-2标准——这是联邦机构对企业组织建立敏感或宝贵数据保护的加密安全系统时要求应用的标准。
优化与Voltage集成性能
Vertica 11改进了与Voltage SecureData的无缝集成性能，数据格式保护加密（FPE）因此更加安全（包括数据屏蔽和格式保护哈希值等）。
简化安全配置
在确保安全的基础上，Vertica 11大大简化了企业安全流程要求，使得限制与权限管理过程更加精简。
⚭ 升级端到端机器学习能力
扩展的时间序列支持
Vertica 11的时间序列预测能力得到了极大扩展，包括新增对自回归、移动平均、平稳性检验的支持，以及使用SQL和VerticaPy自动生成数据库内的相关性图表等。
Spark 2.0连接器
Vertica 11对与Spark的连接进行了改进，增设对Spark 3.0和3.1的支持，改版后具备更为高效的双向数据流、预测和过滤器、SQL下推和企业SSO支持，包括Kerberos。
VerticaPy
VerticaPy是一个新的开源Python库，结合了Vertica的可扩展性和Python的灵活性。它包含了类似Pandas和Scikit的功能客户可以直接对存储于Vertica系统内的数据开展数据科学项目。
机器学习自动化
VerticaPy Delphi，是我们目前最先进的机器学习自动化功能。它可以自动执行数据准备、模型训练和评估等算法，短短的几分钟，就能提供准确性和效率兼具的图表结果，大大节省机器学习和人工智能项目的开发时间。
XGBoost
XGBoost是Vertica 11支持的一长串库内算法中最新的算法，自动重新训练元功能可确保模型持续提供准确的预测结果。
扩展的深度学习和PMML支持
Vertica 11支持导入最新的TensorFlow 2.5，以实现深度学习和模型自定义，同时还支持从PMML导入广义线性模型。
⚭ 提升分析性能，以及更多...
新增存储程序
Vertica 11新引入了存储程序，目的是实现从ETL、数据准备到机器学习管道全信息生命周期的自动化。在生命周期和管道的每一步中，Vertica都搭载有丰富的功能集，而存储程序将帮助用户实现执行自动化，并为后续审计取证提供收集的元数据。
扩大对复杂类型数据的支持
Vertica 11对复杂类型数据的分析（如Maps、Arrays和Structs）进一步扩展了，用户可以将这些数据直接导出到ORC与Parquet，无需修改或导入，即可完整查询带有复杂类型数据的文件。
改进管理控制台（MC）
从快速启动模板以加速工作效率，到简化工作流程以帮助用户更有效地工作，再到提供可定制的警报和监控指标，以保持Vertica集群顺利运行，Vertica 11管理控制台的效能进一步突出了。
优化查询
任何包含WITH子句的查询工作，其速度得到了显著提升，突出展示了查询引擎性能的提升效果。
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