Российский разработчик Postgres Professional объявил о выходе новой СУБД Postgres Pro AXE для аналитических и гибридных нагрузок, которая, как заявляется, позволит компаниям заместить зарубежные аналитические платформы, упростить ИТ-ландшафт и при этом снизить совокупную стоимость владения (TCO) компонентами для хранения и обработки аналитических данных.

После ухода с российского рынка ряда западных поставщиков СУБД и прекращения ими поддержки своих решений, включая Oracle Exadata и SAP HANA, отечественные компании столкнулись с усложнением IT-ландшафта и ростом затрат на его эксплуатацию из-за высокой фрагментации, использования разрозненных системам для транзакций и аналитики, проблем с наймом квалифицированных специалистов и т.д., говорит компания.

Как сообщает разработчик, Postgres Pro AXE предназначена для выполнения тяжелых аналитических запросов и может использоваться как в качестве аналитической СУБД рядом с уже имеющимися системами, так и в составе уже привычной в эксплуатации Postgres Pro Enterprise. В последнем случае AXE расширяет возможности основной системы аналитической функциональностью на существующих узлах.

Это позволяет не разворачивать лишние кластера и не нанимать дополнительный штат администраторов, с наймом которых сейчас наблюдаются проблемы, под узкие аналитические системы. Это также обеспечивает эффективный подход к организации ИТ-стека: уровень надёжности не снижается, но при этом устраняются дублирование инфраструктуры и кратный рост операционных затрат.

Источник изображения: Postgres Professiona

Согласно результатам внутренних испытаний на отраслевых бенчмарках ClickBench, TPC-H и TPC-DS, новое решение обеспечивает:

• ускорение сложных аналитических запросов — до 30 раз относительно стандартного PostgreSQL;
• превосходство по производительности — до 20 раз выше в сравнении с MPP-системами класса Greenplum;
• снижение потребности в вычислительных ресурсах — до 10 раз по сравнению с MPP-аналогами при сопоставимой нагрузке.

СУБД поддерживает работу с разными типами хранилищ: от локального сервера до сетевого файлового доступа и S3-хранилищ. Аналитические данные хранятся в формате Parquet, используемом для аналитики больших данных (Big Data) и систем класса Data Lake и Warehouse. Метаданные, определяющие эти данные, также фиксируются по открытой спецификации. В итоге это позволяет работать с любыми BI-инструментами, без привязки к одному поставщику.

В настоящее время решение тестируется в пилотном режиме в более чем в десяти организациях в промышленности, сферах финансов, ретейла и телекома. По итогам пилотов заказчики отметили упрощение аналитического контура, ускорение работы с данными и снижение нагрузки на команды эксплуатации. Ряд крупных российских компаний уже выбрал это решение для промышленной эксплуатации.

Компания отметила, что вывод Postgres Pro AXE на рынок является частью её долгосрочной стратегии по формированию в России полного импортонезависимого стека для работы с данными. До этого, в прошлом году компания представила платформу Tengri Data для работы со сверхбольшими массивами данных с разделением вычислений и хранения. С выходом нового решения продуктовый портфель компании покрывает весь спектр задач — от транзакционных систем до петабайтных аналитических озёр данных.

«Сбер» представил на ЦИПР-2026 новую разработку «СберТеха» — СУБД корпоративного уровня О.К.Е.А.Н., способную выдержать самые экстремальные нагрузки. «Теперь крупный бизнес может мигрировать с иностранной СУБД на российскую без потери производительности, даже если речь идёт о десятках терабайтов данных», — отметила компания.

В названии решения, как сообщается, заложены ключевые направления работы продукта: оптимизация объёмов хранения и совокупной стоимости владения (О), кластеризация и георезервирование (К), единый язык запросов SQL (Е), аналитика и транзакции в одной СУБД (А), а также надёжность и неограниченная масштабируемость (Н).

Благодаря поддержке СУБД О.К.Е.А.Н. гибридной нагрузки, что позволяет выполнять транзакции и аналитику данных одновременно, компании смогут упростить ИТ-инфраструктуру, сократив количество систем. Новая СУБД позиционируется как оптимальное решение для финтеха, промышленности, ретейла, телекома и логистики.

Источник изображений: «Сбер»

О.К.Е.А.Н. построена на открытом коде OceanBase — популярной корпоративной распределённой реляционной СУБД, совместимой с SQL и обеспечивающей хранение информации в виде связанных таблиц. Благодаря распределённой архитектуре О.К.Е.А.Н. обеспечивает горизонтальное масштабирование на сотни серверов без ограничений производительности.

Как сообщает разработчик, система соответствует всем корпоративным стандартам безопасности и требованиям по доступности к программным решениям финансового класса, гарантируя нулевую потерю данных и восстановление работы менее чем за 8 с.

О.К.Е.А.Н. работает на обычных серверах, не требует специального оборудования, масштабируется без остановок и изменений в коде приложений и эффективно сжимает данные, обеспечивая экономию площади до 70 %.

Поддержка СУБД ретроспективных запросов позволяет обращаться к таблицам и данным, возвращая их к любому историческому моменту без резервных копий. Все эти возможности позволяют свести к минимуму стоимость владения ИТ-инфраструктурой. О.К.Е.А.Н. поставляется с круглосуточной поддержкой и архитектурным консалтингом.

ClickHouse, разработчик колоночной СУБД с открытым исходным кодом, отделившийся более четырёх лет назад от Yandex NV, сообщил об успешном завершении раунда финансирования серии D, в ходе которого он привлёк $400 млн при оценке рыночной стоимости в $15 млрд. В предыдущем раунде, прошедшем в мае, оценка рыночной стоимости компании составила $6,35 млрд.

Раунд возглавила инвестиционная группа Dragoneer Investment Group при участии Bessemer Venture Partners, GIC, Index Ventures, Khosla Ventures, Lightspeed Venture Partners, консультантов T. Rowe Price Associates и WCM Investment Management. Соучредитель и генеральный директор ClickHouse Аарон Кац (Aaron Katz) сообщил агентству Bloomberg, что компания планирует использовать полученные средства для ускорения разработки продукта, а также для увеличения продаж и маркетинга.

ClickHouse отметила, что финансирование было получено на фоне продолжительного периода устойчивого роста компании. Её годовой регулярный доход (ARR) вырос более чем на 250 % в годовом исчислении. В настоящее время у её полностью управляемого сервиса ClickHouse Cloud насчитывается более 3 тыс. клиентов, включая Meta✴, Cursor, Sony и Tesla.

Кац заявил, что ClickHouse была создана для обеспечения исключительной производительности и экономичности при работе с самыми требовательными рабочими нагрузками по обработке данных. Сейчас компания занимается внедрением унифицированной поддержой транзакционных и аналитических рабочих нагрузок, чего давно не хватало, а также наблюдаемостью (observability) LLM, чтобы разработчики ИИ-приложений могли оценивать качество результатов и поведение ИИ-моделей по мере их развёртывания. «Дополнительное финансирование в сочетании с продолжающимся развитием продукта позволяет нам предоставлять лидирующую платформу для сбора данных и мониторинга LLM в эпоху ИИ», — подчеркнул гендиректор ClickHouse.

Источник изображения: ClickHouse

Инвестиционная компания Dragoneer отметила, что по мере того, как ИИ-системы переходят от экспериментов к продуктовому развёртыванию, требования, предъявляемые к базовой инфраструктуре обработки данных, возрастают, и всё большую ценность приобретают инфраструктурные платформы, которые обеспечивают крупномасштабные производственные нагрузки с большим объёмом данных: «По мере того, как модели становятся более функциональными, узкое место перемещается в инфраструктуру данных. ClickHouse выделяется тем, что обеспечивает производительность, экономичность и надёжность, необходимые для ИИ-систем, работающих в больших масштабах».

ClickHouse также сообщила о приобретении стартапа Langfuse GmbH, разрабатывающего открытый инструмент для мониторинга LLM. Как сообщает SiliconANGLE, компании используют ПО Langfuse для отслеживания задержки и использования инфраструктуры своих приложений, работающих на основе LLM, что упрощает выявление первопричины сбоев и поиска решения. Эта сделка позволит ClickHouse улучшить интеграцию двух платформ. ClickHouse заявила, что цель состоит в том, чтобы сделать свою СУБД более конкурентоспособной среди разработчиков ИИ-приложений.

Arenadata представила Arenadata One (AD.One) — cloud-native-платформу для обработки и хранения данных. Она предназначена для работы в эластичной облачной инфраструктуре под управлением Kubernetes и совместима с объектным S3-хранилищем. AD.One решает такие задачи, как построение lakehouse, real-time-аналитика, хранение векторов и features, база данных по требованию.

Согласно исследованиям Arenadata, в крупных компаниях аналитические СУБД простаивают 40–50 % рабочего времени. Разработчик объясняет это тем, что классические технологии для аналитических и транзакционных задач, размещенные на bare-metal для максимальной производительности при однородных спланированных нагрузках, требуют резервирования оборудования в кластере, чтобы была возможность справляться с пиковыми нагрузками. Это в свою очередь ведет к простоям «железа» и увеличению стоимости владения системой хранения.

Arenadata One сочетает мультитенантную архитектуру с низким T2M (time-to-market) DBaaS. Платформа обеспечивает изолированное обслуживание различных групп пользователей в рамках единой инфраструктуры, одновременно предлагая технологии для быстрого развертывания баз данных «по требованию». При этом DBaaS-платформа может быть развёрнуты и на инфраструктуре заказчика.

Источник изображения: ArenaData

Среди основных особенностей Arenadata One ее разработчики называют архитектурное разделение слоёв выисления и хранения, интегрированное cloud-native OLTP- и AI-хранилище, уменьшение затрат на хранение и обработку данных, повышенная окупаемость инвестиций (ROI), снижение совокупной стоимости владения (TCO) и сокращение времени вывода продуктов на рынок (T2M). Кроме того, отмечаются такие функции как multi-tier-архитектура, Data Governance (интегрированное средство управления моделью, качеством и связанностью данных), и Hybrid Cloud для построения гибридного облачного хранения.