作者:Chris Mellor
更新时间:2024年7月24日
戴尔提高了旗下数据湖仓的查询速度,添加并升级了连接器,改进了监控并提升了安全性。
今年三月,戴尔宣布让旗下AI产品组合中的数据湖仓使用Starburst Presto 查询引擎、Kubernetes组织的湖仓系统软件以及基于戴尔ECS、ObjectScale 或 PowerScale存储产品的横向扩展S3兼容对象存储。
Starburst在去年2月推出了Warp Speed 技术,以及Apache Lucene索引和缓存技术,声称它可以将基于文本的查询处理速度提高多达7倍。现在,它携手更多连接器和其他改进一起进入了戴尔的数据湖仓。
戴尔产品经理 Vrashank Jain 写道:“Warp Speed是Dell Data Lakehouse中的一项新功能,它可以自主学习查询模式并识别经常访问的数据,以创建最佳索引和缓存,同时将不常访问的数据保留在原地。”
它可以提高查询性能,“对于前20%的查询,性能可以提高3到5倍”。
无需数据工程即可自动为数据湖编制索引,并且可以使用查询加速构建和填充更高性能的面板。自主索引“为每个数据块创建适当的索引类型(位图、字典、树),从而加速联接、过滤器和搜索等操作。索引存储在计算节点的 SSD 上,可以快速访问。”
Jain写道:“智能缓存是一种专有的SSD列式块缓存,可根据数据使用频率优化性能。缓存消除了不必要的表扫描,并在查询之间提供了更多的数据重用,从而节省了计算成本。”
“借助 Warp Speed,最终用户无需对查询进行任何修改,同一集群就可以将数据湖查询的速度提高 3 到 5 倍。它还可以帮助将集群规模减少多达 40%。”客户可以在大型集群上运行更多查询,也可以在较小的集群上运行相同数量的查询。
Jain表示:“只有Dell S3 兼容存储上的数据湖支持”该Warp Speed功能。
戴尔还为数据湖仓添加了更多增强功能:
Warp Speed 包含在现有的 Dell Data Lakehouse 许可证中。计算节点的配置将进行修改,以包括已由戴尔测试和基准测试的SSD,支持Warp Speed索引和缓存。
潜在客户可以在戴尔演示中心访问戴尔的Data Lakehouse,很快还可以在客户解决方案中心访问戴尔的Data Lakehouse,以进行交互式探索和系统验证。客户和合作伙伴可以通过在演示中心创建一个免费帐户来试用。
好文章,需要你的鼓励
近期数据显示,2026年5月前企业已宣布约9万个与AI相关的裁员岗位,部分预测称未来五年美国15%的工作将被AI取代。然而,Ramp与Revelio Labs追踪近2.2万家企业的最新报告显示:重度投入AI的企业反而实现了更快的人员增长,包括初级岗位在内的各职能人数均有上升。但这一数据主要来自技术型企业,能否普遍适用仍存疑。报告同时指出,资源匮乏的企业可能在AI浪潮中持续落后。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。
AI数据中心开发商向多家电力公司同时提交大负荷接入申请以确定选址,导致区域需求预测虚高、电网投资失衡。美国联邦能源监管委员会(FERC)及ERCOT、PJM、SPP等机构正推动"承诺优先"规划机制,要求项目具备实质性商业承诺方可纳入长期传输规划。谷歌、亚马逊、微软、OpenAI等科技巨头支持建立标准化的项目成熟度评估体系,但各方在具体机制上仍存分歧。发电建设问题尚未被纳入联邦传输改革议程。
谷歌研究院开发的论文助手工具PAT,利用分阶段深度推理流水线自动审查学术论文,在真实错误检测任务上达到89.7%召回率,并已在STOC和ICML两大顶会完成超4700篇论文的真实部署。