大數據作爲當下最時髦的概念，有着極高的上鏡率和關注度。如今，每家企業都希望通利用數據來提升自身的競爭力。然而他們想要開拓更多、更新的數據源和類型，卻面臨着一個問題：需求的數量正在不斷攀升，用來解決這些需求的專用或開源的數據管理系統也越來越多。
沒有選擇雖然很糟糕，但選擇太多，也存在着各種困惑：一方面擔心受專用系統的捆綁，另一方面，團隊則因爲不斷要爲新需求尋找合適的系統而精疲力竭。
實時大數據平臺廣受關注
隨着對大數據生態的瞭解越來越多，人們逐步意識到，比起受限於單一的供應商，企業更需要的是基於開源的、開放式的數據管理平臺，它可以根據業務需求靈活調整部署。很多用戶在尋找基於開源生態的數據管理系統的過程中，對Hadoop框架表現出更多的興趣，並且將Hadoop系統選爲數據分析環境中管理數據的首選解決方案。而基於Hadoop框架的億信華辰實時大數據平臺PetaBase-s在企業用戶中的受關注程度也持續上升，這是爲什麼呢？
最首要的，它符合ANSI SQL標準，工程化的開發提供了可經受檢驗的成熟度和穩定性，並且極大地降低了企業數據管理的使用門檻；
憑藉對結構化和非結構化的多種數據類型的支持，它在各種複雜多變的企業案例中展現出了堅如磐石的實用性；
還有一個很重要的是，PetaBase-s是基於開源生態構建的數據管理系統，不僅有着開源社區的強大支持，還避免客戶受限於單一供應商的束縛。
十餘個強大功能支撐
PetaBase-s不僅提供了可靠的分佈式存儲功能，還提供了成熟的優化程序確保可提供高效、快速的查詢性能。不僅如此，系統包含一些很有用的現代數據處理功能，還有一些用戶呼聲最高的：
增強商業智能(BI)等傳統分析功能，使用大規模並行計算和機器學習範疇的現代分析功能進行報告；
提升大數據治理的自助化水平，使用批流融合、實時離線一體化等新一代大數據治理技術，利用自動化和可視化的優勢，加速數據治理的成果下沉爲數據資產，實現以用戶爲中心的自服務的大數據治理。
經過多年的沉澱，億信華辰PetaBase-s已經是Hadoop生態中最快的MPP架構產品，用於大規模進行BI分析和機器學習。現在，我們將多年的專業經驗與成熟的平臺、工具相結合，把PetaBase-s打造爲當今大數據應用領域中的“極品”。
在PetaBase-s的最新版本中，我們在實時數據流處理領域投入了頗多的研發力量。此外，我們還集成了行列混合存儲系統，因此，大家可以輕易地更改查詢數據，就像操作傳統關係型數據庫一樣。最後，我們還增加了機器學習引擎，大幅擴展了PetaBase-s的分析功能。
PetaBase-s結合了快速分析讀取與增強的寫入性能，足以幫助用戶實現混合工作負載的需求，例如點查詢、實時寫入和長時間運行的統計分析。相較於以前的版本，新版可以適應更加複雜、規模更大的多併發任務的處理，將工作負載融合到一個平臺之後，用戶能夠應用於更多的場景，並且避免大量數據之間的不必要的數據移動。
最新推出的PetaBase-s是基於開源生態的，集成了大型生產部署所需的許多重要模塊（例如Kafka、flume、Flink、Spark、Hive、Hdfs）。今後，我們將納入更多組件，讓開發人員能夠專注於解決業務問題，而不需要通過研究來獲得所有符合要求的組件。此外，我們還將確保不同組件之間具有良好的版本兼容性。
大量事實證明，Hadoop架構產品完全可用於企業級的關鍵分析應用：PetaBase-s可提供非常可靠的數據和業務完整性。越來越多的企業都選擇PetaBase-s，將它作爲最重要的開源大數據管理方案。