
Wir verwenden Firebolt, um unser Business Intelligence- und Analytics-Modul in unserer Enterprise-SaaS-App zu betreiben. Da unsere Haupt-Transaktionsdatenbank Postgres ist und Firebolt Postgres-API-kompatibel ist, war es sehr einfach, den ELT-Prozess für die Transaktionsdaten in unserer Hauptdatenbank zum Data Warehouse in Firebolt zu schreiben.
Unsere Entwickler können auch problemlos Firebolt-Abfragen schreiben, und die aggregierten Indizes waren äußerst hilfreich, um eine sehr schnelle Leistung sicherzustellen, da unsere Berichte auf vielen Spalten gleichzeitig gruppieren.
Firebolt kann auch einen sehr konsistenten "Trickle Ingestion"-Workflow bewältigen, was für diesen Anwendungsfall ungewöhnlich ist, aber die Hauptherausforderung, der wir beim Benchmarking anderer Lösungen gegenüberstanden. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass die Daten im Data Warehouse nie veraltet sind und alle Berichte auf die neuesten Daten zugreifen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Einzige, worum unser Team gebeten hat, ist, dass Firebolt Live-Diagramme auf dem Dashboard anzeigt, um die CPU, den Speicher, die Abfrageanzahl und andere grundlegende Statistiken der Engines zu überwachen. Es gibt jedoch Abfragen, die ausgeführt werden können, um diese Informationen zu sehen, und dies war bisher eine akzeptable Zwischenlösung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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