7 nouvelles fonctionnalités clés dans SingleStoreDB

SingleStoreDB est une base de données SQL distribuée et hautement évolutive qui permet aux ingénieurs logiciels et à leurs entreprises de créer des applications SaaS rapides, interactives et modernes et d’évoluer plus efficacement, tout en réduisant les coûts et la complexité. Il offre des performances élevées pour les charges de travail transactionnelles et analytiques.

Les dernières fonctionnalités de SingleStoreDB dynamisent les applications gourmandes en données et permettent aux développeurs et aux propriétaires d’applications de fournir des expériences de données en temps réel. Ces nouvelles améliorations sont idéales pour toute entreprise qui souhaite une base de données capable de garantir un développement d’applications facile, des fonctionnalités de niveau entreprise et des analyses rapides, le tout dans un seul moteur.

SingleStoreDB unifie les transactions et les analyses dans ce moteur unique pour offrir une ingestion de données hautes performances, des performances de requête à faible latence et des expériences utilisateur interactives en temps réel, tout en minimisant ou en éliminant le besoin de déplacement de données. Il est conçu pour les applications en temps réel et peut gérer tout type de données.

Espaces de travail

Parmi les nouvelles fonctionnalités clés de SingleStoreDB figurent les espaces de travail, qui complètent la séparation du stockage et du calcul pour les charges de travail transactionnelles et analytiques annoncées par SingleStore l’année dernière. Les espaces de travail permettent aux utilisateurs de faire évoluer efficacement les charges de travail de manière dynamique pour alimenter plusieurs applications avec les mêmes données.

Les utilisateurs d’espaces de travail peuvent utiliser des espaces de travail isolés pour différents types de charges de travail. Un utilisateur peut choisir d’avoir un espace de travail pour écrire des données et plusieurs espaces de travail pour lire des données afin d’alimenter des API, des applications orientées client, des applications opérationnelles et des analyses de données en temps réel.

Les espaces de travail peuvent être attachés et détachés à la demande pour répondre aux besoins des applications. L’isolation entre les applications et l’évolutivité granulaire qu’offre Workspaces permet une meilleure rentabilité unitaire en adaptant le calcul de manière dynamique pour les applications à la demande. De plus, Workspaces permet cette isolation et cette évolutivité sans impact sur les SLA des clients.

Moteur de code avec Wasm

SingleStore a également amélioré SingleStoreDB avec l’ajout de Code Engine avec Wasm. Désormais, les utilisateurs peuvent apporter des données externes et des algorithmes de calcul pour alimenter de nouveaux cas d’utilisation en temps réel dans le moteur de base de données, en s’appuyant sur WebAssembly. Avec Code Engine with Wasm, les développeurs peuvent exécuter de manière sécurisée, native et efficace des calculs riches dans la base de données à l’aide du langage de programmation de leur choix.

Pour les calculs et les algorithmes qui ne sont pas facilement exprimés en SQL, la prise en charge de Wasm dans SingleStoreDB apporte des algorithmes aux données sans avoir à déplacer ces données en dehors de la base de données. Grâce à la prise en charge de SingleStoreDB Universal Language, les entreprises peuvent désormais intégrer rapidement l’apprentissage automatique dans des applications et des tableaux de bord en temps réel. Cela peut accélérer le lancement d’applications et de fonctionnalités attrayantes qui ne sont pas facilement exprimables en SQL.

API de données

La dernière version de SingleStoreDB inclut également l’API de données, permettant des intégrations transparentes avec les applications. Les développeurs peuvent utiliser l’API de données pour créer des applications sans serveur, notamment des applications Web et mobiles.

L’API de données utilise HTTP pour exécuter des opérations SQL sur la base de données plutôt que de maintenir une connexion TCP persistante. La connexion est reconfigurée dynamiquement et chaque demande-réponse est sa propre connexion. Les entreprises n’ont pas à effectuer d’installations, et elles n’ont pas à perdre de temps et de ressources à faire face à l’administration manuelle des pools de connexion à la base de données.

La charge utile JSON est utilisable avec les langages de programmation et les outils préférés des utilisateurs.

Connecteur Dbt

SingleStoreDB inclut désormais un connecteur dbt. C’est en reconnaissance que dbt est l’un des outils d’ingénierie de données les plus largement utilisés aujourd’hui, comme le rapporte Analytics Insight.

Le connecteur dbt SingleStoreDB permet aux ingénieurs et analystes de données de créer et de gérer rapidement et facilement des pipelines de données. Cela rend les transformations plus faciles et plus robustes que l’utilisation d’Apache Spark. Et tandis que de nombreuses bases de données analytiques et entrepôts de données ont des connecteurs vers dbt, SingleStoreDB peut s’intégrer à dbt pour servir les transformations de données afin d’alimenter des applications à faible latence, qui nécessitent des capacités opérationnelles et analytiques dans le même moteur.

Parallélisme flexible

La nouvelle fonctionnalité de parallélisme flexible permet aux entreprises d’utiliser tous les cœurs de leurs machines pour traiter une seule requête, améliorant considérablement les performances des requêtes par multiples. Le parallélisme flexible aide les entreprises à maximiser l’efficacité et les performances de leur matériel et produit une meilleure utilisation du processeur.

Nouvelles intégrations SSO

Alors que la « sécurisation dès la conception » a toujours été un principe clé de SingleStoreDB, avec cette version, SingleStore a augmenté les intégrations de sécurité de la base de données. SingleStoreDB prend désormais en charge l’authentification unique via OAuth 2.0 pour Azure SSO, GCP SSO et AWS SSO.

Clés de chiffrement gérées par le client

SingleStoreDB chiffre automatiquement les données au repos à l’aide de clés de chiffrement gérées par SingleStoreDB. Et cette nouvelle version porte ces capacités de cryptage à un nouveau niveau, offrant un meilleur contrôle. SingleStoreDB prend désormais en charge les clés de chiffrement gérées par le client (CMEK) avec l’édition dédiée. Ceci est essentiel pour les entreprises qui doivent respecter une politique de confiance zéro ou des exigences de conformité ou réglementaires spécifiques pour protéger les données.

SingleStoreDB unifie les transactions et les analyses dans le même moteur pour alimenter les applications gourmandes en données et offrir des expériences de données en temps réel supérieures. Plus de 100 fournisseurs SaaS s’appuient sur SingleStoreDB, qui offre une amélioration de 20 à 100 fois des performances globales par rapport aux alternatives.

Des géants du numérique comme Hulu, Uber et Comcast, ainsi que des clients comme Fathom Analytics, DailyVest, Armis, IEX Cloud, Bitwyre, Factors.ai et Heylink, utilisent SingleStore pour dynamiser leurs applications modernes et gourmandes en données.

Les données sont essentielles pour prendre les bonnes décisions commerciales, offrir des expériences client exceptionnelles et garder une longueur d’avance sur la concurrence. Cette dépendance aux données entraîne un besoin de simplicité, de rapidité et d’échelle.

“SingleStore nous a permis de faire évoluer notre moteur de trading à un million de commandes par seconde avec une latence d’une milliseconde, ou un temps aller-retour. SingleStore est capable de fournir ce niveau de latence même en prenant en charge plusieurs pods, lectures parallèles et écritures parallèles », a déclaré Dendi Suhubdy, PDG et co-fondateur de Bitwyre.

Shireesh Thota est vice-président senior de l’ingénierie chez Magasin unique, qui fournit la base de données SQL distribuée la plus rapide au monde pour les applications gourmandes en données, SingleStoreDB. En combinant les charges de travail transactionnelles et analytiques, SingleStore élimine les goulots d’étranglement des performances et les mouvements de données inutiles pour prendre en charge des charges de travail exigeantes en croissance constante.

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