Rockset Funktionen

Funktioniert bei Integration in mehrere Formen externer Anwendungen.

Überwacht die Leistung und Statistiken in Bezug auf Arbeitsspeicher, Caches und Verbindungen.

Schützt ruhende und übertragene Daten vor unbefugtem Zugriff.

Ermöglicht es Administratoren, Komponenten der Datenbank zu organisieren, um die Instanzeffizienz aufrechtzuerhalten.

Ermöglicht das Erstellen und Freigeben von Anmeldeinformationen für den Datenbankzugriff.

Dokumente, Zugriffe und Änderungen der Datenbank für Analysen und Berichte.

Erweitert die Funktionalität bei gleichzeitiger Beibehaltung ausgeglichener Lasten. Bedient die wachsende Nachfrage, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen.

Die Möglichkeit, Dateien bei Bedarf an ihrem ursprünglichen Speicherort oder aus alternativen Quellen wiederherzustellen.

Speichert Verlaufsaufzeichnungen von Informationen zum Zurücksetzen oder Verweisen.

Unterstützt Benutzer beim Navigieren in Datenbanken durch Bezeichnen und Organisieren von Datasets.

Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw.

Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud

Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen

Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen.

Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken.

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern.

Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.

Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren.

Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen.

Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen

Die Datenmaskierung bietet eine zusätzliche Ebene der Zugriffssteuerung, die auf Tabellen und Ansichten angewendet werden kann.

Überprüft die Identität von Datenbankbenutzern.

Ermöglicht es Benutzern, statistisch valide Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und gleichzeitig die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen.

Hilft bei der Verbesserung der Verfügbarkeit von Daten.

Verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Ermöglicht den semantischen Suchdienst durch Organisieren von Daten.

Ermöglicht die Indizierung von Daten für die Suche und den Abruf.

Die Funktion hilft beim Filtern von Abfragen nach Metadaten und ermöglicht so eine genaue Suche.

Diese Funktion integriert Vektoren und Metadatenindizes in einem einzigen Index.

Hilft bei der schnelleren Verarbeitung von Abfragen, um Ergebnisse zu erhalten.

Ermöglicht schnellere Abfragen und suchmaschinenähnliche Workloads.

Ermöglicht es dem Benutzer, die Zeit zu verfolgen, die benötigt wird, um Daten zu generieren und für die Verarbeitung zur Verfügung zu stellen

Verwaltet die Erstellung von Pipelines zwischen zwei Protokollen.

Ermöglicht die kontinuierliche Datenerfassung direkt aus der Datenquelle.

Unterstützt die Datenbank bei der horizontalen und vertikalen Skalierung in Petabyte.

Hilft beim Speichern der Daten in Segmenten mit fester Größe, die als Vektoren bezeichnet werden, um eine bessere Verwaltung zu ermöglichen.

Ermöglicht die effiziente und sichere Erfassung von Daten.

Ermöglicht den gleichzeitigen Zugriff auf Daten ohne die Verwendung von Tabellensperren.