
Nous utilisons Firebolt pour alimenter notre module de Business Intelligence et d'Analytique dans notre application SaaS d'entreprise. Avec notre principale base de données transactionnelle étant Postgres, et Firebolt étant compatible avec l'API Postgres, il a été très facile d'écrire le processus ELT pour les données transactionnelles dans notre base de données principale vers l'entrepôt de données dans Firebolt.
Nos développeurs sont également capables d'écrire des requêtes Firebolt avec aisance, et les index agrégés ont été extrêmement utiles pour assurer des performances très rapides étant donné que nos rapports se regroupent sur de nombreuses colonnes à la fois.
Firebolt est également capable de gérer un flux d'ingestion "trickle" très cohérent, ce qui est inhabituel pour ce type de cas d'utilisation mais le principal défi que nous avons rencontré lors de l'évaluation d'autres solutions. De cette façon, nous pouvons nous assurer que les données dans l'entrepôt de données ne sont jamais obsolètes et que tous les rapports tirent des dernières données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La seule chose que notre équipe a demandée est que Firebolt expose des graphiques en direct sur le tableau de bord pour surveiller le CPU des moteurs, la mémoire, le nombre de requêtes et d'autres statistiques de base. Cependant, il existe des requêtes qui peuvent être exécutées pour voir ces informations, et cela a été une solution acceptable pour le moment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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