Содержание |
Конечные собственники
Ampool - производитель платформы для ускорения запросов с открытым исходным кодом, используемой в различных сценариях бизнес-аналитики. Компания основана в 2015 году, к июлю 2021 ее офисы находятся в Санта-Кларе (США) и Пуне (Индия). До того, как стать частью HPE, стартап привлек в общей сложности $400 тыс. инвестиций. Среди сотрудников Ampool есть специалисты, которые ранее работали в Yahoo, LinkedIn, Pivotal и Veritas Technologies.
История
2021: Покупка разработчика платформы для увеличения скорости SQL Ampool
В начале июля 2021 года HPE сообщила о покупке создателя платформы для увеличения скорости SQL Ampool. Финансовые условия сделки не раскрываются.
Сделка предполагает интеграцию разработок Ampool с контейнерной программной платформой Ezmeral, которая используется для контроля и управления данными, приложениями и ИТ-инфраструктурой предприятия, их защиты и мониторинга от периферии до облака.
 | Имеющиеся локальные инструменты SQL являются довольно жесткими, медленными и привязанными к конкретной базовой технологии хранения, такой как HDFS, - отмечает представитель HPE Анант Чинтаманени (Anant Chintamaneni). - Компаниям необходим набор гибко связанных облачных механизмов запросов, которые могут поддерживать несколько инструментов для анализа и бизнес-аналитики для различных внутренних источников данных. |  |
Ampool использует кэширование в памяти для повышения производительности до 40 раз в сервисе обработки больших данных Amazon Elastic MapReduce и до 100 раз в запросах к платформе визуализации данных Tableau.Миграция с SAP SuccessFactors и SAP HCM на российские HR-решения: как выстроить стратегию перехода 
Как сообщает Чинтаманени, использование нескольких вычислительных механизмов SQL на основе эфемерных контейнеров, в том числе Presto и Spark, вызывает необходимость в постоянных метаданных, которые должны храниться и управляться извне. Приобретаемая компания имеет внушительный опыт в создании общего каталога метаданных с контролем доступа на основе ролей, который обеспечивает единообразное представление о различных внутренних источниках данных.[1]
Примечания
