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PGAA 확장을 통해 Postgres®에서 고속 분석 기능을 만나보세요. 벡터화된 쿼리 엔진으로 최대 30배 빠른 쿼리 속도를 제공하며, Postgres에 통합된 데이터에서 효율적인 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 계층화된 테이블을 활용해 과거 데이터를 효율적으로 분리하여 중요한 워크로드를 최상의 속도로 유지할 수 있습니다.
주요 혜택
간편하고 매끄러운 분석
ETL(추출, 변환, 적재) 파이프라인과 데이터 엔지니어링의 부담을 없애고, 비용 효율적인 객체 스토리지를 활용해 저장 비용을 최대 18배까지 절감하세요.
중앙 집중형 비즈니스 인텔리전스
구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터를 Postgres에 모두 통합해 더 강력한 성과를 이끌어낼 종합적인 인사이트를 확보하세요.
더 빠른 인사이트 확보
표준 Postgres 대비 평균 30배 빠른 분석 쿼리를 통해 운영 데이터와 과거 데이터를 아우르는 신속한 인사이트를 확보하고, 보다 신속하고 과감한 결정을 내리세요.
타협 없는 플랫폼
중요한 트랜잭션 워크로드가 분석 작업으로 인해 영향을 받지 않는다는 확신을 제공합니다. 비활성 데이터를 유연한 스토리지로 분산시켜 시스템 성능과 비즈니스 회복탄력성을 향상시키세요.
주요 기능
벡터화된 쿼리 엔진
기존 Postgres 쿼리 엔진을 열 형식 데이터에 최적화된 벡터화된 쿼리 엔진으로 업그레이드하세요. 이를 통해 분석 쿼리를 Postgres 대비 최대 30배 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
계층화된 테이블
단일 전용 노드로 핫 데이터와 콜드 데이터를 모두 쿼리하세요. 콜드 데이터를 자동으로 객체 스토리지의 열 형식 테이블로 오프로드하여 최적의 성능을 유지하고, 여러 데이터 계층에서 분석을 관리하는 복잡성을 줄일 수 있습니다.
스토리지와 컴퓨팅의 분리
PGAA 확장을 통해 Postgres 기반의 별도 임시 컴퓨팅 리소스를 설정할 수 있습니다. 이 리소스는 열 형식 데이터에 대한 효율적인 배치 쿼리 실행에 최적화되어 있으며, 필요 시 크기를 0으로 줄이는 확장성을 제공합니다.
외부 레이크하우스 생태계 통합
표준 SQL을 사용하여 레이크하우스 테이블을 외부 객체 스토리지에 기록하고, 이를 Postgres 테이블처럼 쿼리할 수 있습니다. 레이크하우스 테이블 형식은 Postgres 테이블과 인덱스에 비해 디스크에서 5배 더 작은 크기를 자랑합니다.
스토리지 위치
레이크하우스 테이블을 유연한 스토리지 위치에 저장하세요. 이 스토리지들은 SSD에 비해 최대 18배 더 비용 효율적이며, Amazon S3, MinIO 또는 로컬 파일 시스템을 포함합니다. 관리형 스토리지 위치를 선택하면 라이프사이클과 보안이 완전히 관리되며, 직접 스토리지를 선택하여 사용할 수도 있습니다.
EDB 영업 기술 문의: 02-501-5113
