Поиск

    iconArenadata QuickMarts (ADQM)

    Колоночная СУБД на базе ClickHouse

    Кроссплатформенный сервис

    Оставить заявку
    Product model
    • О продукте
    • Области применения
    • Возможности
    • Преимущества
    Акция

    50% скидка на облачные сервисы

    50% скидка на облачные сервисыПопробовать

    *Предложение действует до 20 марта 2024 года. Правила акции

    О продукте

    Описание сервиса

    Быстрая колоночная система управления базами данных для мгновенной генерации аналитических отчетов в режиме реального времени. В основе ADQM лежит проект с открытым исходным кодом ClickHouse

    Области применения ADQM

    • Аналитика веб-проектов и мобильных приложений

    • Мониторинг технических и бизнес-метрик

    • Быстрые витрины данных

    • Работа со структурированными логами и событиями

    • Мониторинг и анализ данных в режиме реального времени

    Возможности сервиса

    Авторизация пользователей

    Разграничение доступов

    Поддержка High Availability

    Поддержка ORC

    Поддержка интеграции с Kerberos Hadoop

    Получите максимум от Cloud.ru и Arenadata

    Размещение в публичном, частном, гибридном облаке и на выделенных серверах

    Полный цикл: консалтинг, проектирование, миграция и сопровождение

    Снижение стоимости владения инфраструктурой — перевод CAPEX в OPEX

    Доступ к 80+ IaaS- и PaaS-сервисам для любых задач

    Сокращение трудозатрат на обслуживание

    Индивидуальный подход, техническая поддержка высокого уровня

    Преимущества

    Российское ПО

    Входит в реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Минцифры РФ

    Сертификация

    Входит в государственный реестр системы сертификации СЗИ по требованиям безопасности информации ФСТЭК РФ

    Гибкость условий

    Отсутствуют валютные риски. Поддержка, документация и учебные курсы на русском языке

    Совместимость

    ADQM/ClickHouse может взаимодействовать по специальным протоколам с различными внешними системами, такими как Kafka, RabbitMQ, Hadoop (HDFS), MySQL, PostgreSQL, MongoDB и другими

    Линейная масштабируемость

    С помощью добавления новых узлов можно построить кластер очень большого размера, способный хранить и обрабатывать петабайты данных

    Высокая скорость

    Векторная обработка данных на C++ и их оптимизированное хранение обеспечивают выполнение аналитических отчетов в разы или десятки раз быстрее, чем у конкурирующих решений

    Заявка на консультацию