Đang tải... (xem toàn văn)
KHÁI QUÁT .............................................................................................................. 2 CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 3 I.1 Vertica là gì? ...................................................................................................... 3 I.2 Ưu điểm của Vertica .......................................................................................... 4 I.3 Ứng dụng thực tế ................................................................................................ 5 CHƯƠNG II: KIẾN TRÚC ..................................................................................... 7 II.1 Kiến trúc của Vertica ........................................................................................ 7 II.2 Clustering .......................................................................................................... 9 II.3 Mã hóa và nén dữ liệu ..................................................................................... 10 II.4 Projection ........................................................................................................ 11 II.5 Hỗ trợ tính toán phân tán ................................................................................ 12 CHƯƠNG III: SO SÁNH ....................................................................................... 14 CHƯƠNG IV: DEMO ............................................................................................ 15 TỔNG KẾT .............................................................................................................. 18
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Báo cáo HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU VERTICA (INT2214_02) Giảng viên: TS Nguyễn Thị Hậu Sinh viên thực hiện: Dương Khánh Toàn MSSV: 21020797 Trần Tất Việt MSSV: 21020132 Hà Nội, tháng 11 năm 2023 Mục lục KHÁI QUÁT CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU I.1 Vertica gì? I.2 Ưu điểm Vertica I.3 Ứng dụng thực tế CHƯƠNG II: KIẾN TRÚC .7 II.1 Kiến trúc Vertica II.2 Clustering II.3 Mã hóa nén liệu 10 II.4 Projection 11 II.5 Hỗ trợ tính tốn phân tán 12 CHƯƠNG III: SO SÁNH .14 CHƯƠNG IV: DEMO 15 TỔNG KẾT 18 KHÁI QUÁT Báo cáo trình bày phát nghiên cứu thực Vertica, phần mềm kho liệu xử lý song song, dựa cột Mục tiêu nghiên cứu đánh giá hiệu suất, khả mở rộng hiệu Vertica so với công nghệ kho liệu khác Nghiên cứu liên quan đến việc phân tích tốc độ xử lý liệu sử dụng tài nguyên Vertica tình khác cách sử dụng kiểm tra điểm chuẩn Kết nghiên cứu chứng minh Vertica cung cấp hiệu suất khả mở rộng vượt trội so với công nghệ kho liệu truyền thống, đồng thời sử dụng tài nguyên hiệu Báo cáo kết luận với khuyến nghị cho tổ chức tìm cách áp dụng Vertica làm giải pháp lưu trữ liệu họ, đề xuất cho nghiên cứu tương lai lĩnh vực CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU I.1 Vertica gì? Vertica hệ thống quản lý sở liệu quan hệ hướng cột (RDBMS) hiệu suất cao, xử lý song song ạt (MPP) thiết kế để xử lý khối lượng lớn liệu cách dễ dàng Nó phát triển Vertica Systems, cơng ty thành lập vào năm 2005 Hewlett Packard Enterprise (HPE) mua lại vào năm 2011 Cơ sở liệu tối ưu hóa cho khối lượng cơng việc phân tích sử dụng tổ chức thuộc quy mô, từ công ty khởi nghiệp đến doanh nghiệp lớn, để lưu trữ phân tích liệu họ Kiến trúc cho phép thực truy vấn nhanh cách lưu trữ liệu cột thay hàng cách phân phối liệu nhiều nút cụm để xử lý song song Điều có nghĩa truy vấn chạy nhanh chóng hiệu quả, liệu cực lớn Một ưu điểm Vertica khả mở rộng Nó xử lý liệu quy mơ petabyte triển khai chỗ, đám mây môi trường lai Điều làm cho trở thành lựa chọn phổ biến cho tổ chức cần lưu trữ phân tích lượng lớn liệu Một ưu điểm khác Vertica dễ sử dụng Cơ sở liệu tuân thủ SQL, nhà phát triển nhà phân tích sử dụng công cụ truy vấn quen thuộc để tương tác với liệu Ngoài ra, Vertica cung cấp loạt hàm phân tích tích hợp sử dụng để thực phép tính phân tích phức tạp liệu Vertica sử dụng rộng rãi ngành cơng nghiệp tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ viễn thơng để phân tích thời gian thực kinh doanh thơng minh Vertica ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm: - Tài chính: Phân tích liệu tài chính, giao dịch, nhận dạng gian lận, quản lý rủi ro, tuân thủ, báo cáo Các khách hàng tiêu biểu Bank of America, JP Morgan Chase - Y tế: Phân tích liệu lâm sàng, nghiên cứu y khoa, phát gian lận bảo hiểm, tối ưu hóa quy trình Các khách hàng Optum, Quest Diagnostics - Dịch vụ cơng nghệ: Phân tích liệu khách hàng, tối ưu trải nghiệm người dùng Các công ty Expedia, Dell sử dụng Vertica - Truyền thông: Phân tích thói quen người dùng, cá nhân hóa nội dung, quảng cáo mục tiêu Khách hàng tiêu biểu AOL, Telegraph Media Group Ví dụ: tổ chức tài sử dụng Vertica để phân tích liệu giao dịch thời gian thực để: phát hoạt động gian lận Một tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng để phân tích liệu bệnh nhân để xác định xu hướng cải thiện kết bệnh nhân Một nhà bán lẻ sử dụng để phân tích liệu bán hàng để tối ưu hóa hàng tồn kho cải thiện hài lòng khách hàng I.2 Ưu điểm Vertica Vertica sở liệu phân tích cột, xử lý song song hàng loạt (MPP) thiết kế để quản lý kho liệu quy mô lớn khối lượng công việc nghiệp vụ thông minh (BI) Nó xây dựng để xử lý khối lượng liệu quy mô petabyte với hiệu suất cao độ trễ thấp Đây số ưu điểm Vertica: • Hiệu suất cao: Vertica thiết kế để cung cấp hiệu suất truy vấn nhanh, đặc biệt truy vấn phức tạp yêu cầu nối, tổng hợp chức cửa sổ Nó sử dụng lưu trữ cột, có nghĩa liệu lưu trữ cột thay hàng, giúp quét phân tích dễ dàng Nó sử dụng MPP, chia truy vấn thành tác vụ nhỏ xử lý song song nhiều nút Kiến trúc dẫn đến thời gian phản hồi truy vấn nhanh cải thiện khả mở rộng • Khả mở rộng: Vertica thiết kế để mở rộng theo chiều ngang, cho phép tổ chức thêm nút khối lượng liệu họ tăng lên Điều giúp xử lý tập liệu lớn dễ dàng mà không cần sơ đồ phân vùng phức tạp Vertica triển khai chỗ đám mây, cho phép tổ chức linh hoạt lựa chọn tùy chọn triển khai đáp ứng tốt nhu cầu họ • Phân tích nâng cao: Vertica hỗ trợ loạt khả phân tích nâng cao, bao gồm học máy, phân tích khơng gian địa lý phân tích đồ thị Nó có hỗ trợ tích hợp cho thư viện khoa học liệu phổ biến Python R, giúp nhà khoa học liệu phân tích mơ hình hóa liệu dễ dàng • Dễ sử dụng: Vertica có giao diện thân thiện với người dùng giúp nhà phân tích nhà khoa học liệu dễ dàng tạo thực truy vấn Nó cung cấp nhiều trình kết nối tích hợp với cơng cụ BI ETL phổ biến, giúp dễ dàng tích hợp với quy trình cơng việc có • Tính sẵn sàng cao: Vertica thiết kế để có tính sẵn sàng cao, với khả chịu lỗi tích hợp chế khơi phục tự động Nó cung cấp tính nút Sao chép, chuyển đổi dự phòng tự động lưu liên tục để đảm bảo liệu ln có sẵn • Bảo mật: Vertica cung cấp tính bảo mật mạnh mẽ, bao gồm xác thực ủy quyền người dùng, mã hóa liệu trạng thái lưu trữ truyền ghi nhật ký kiểm tra Nó hỗ trợ tích hợp với hệ thống xác thực phổ biến LDAP Kerberos Tóm lại, Vertica sở liệu phân tích mạnh mẽ cung cấp hiệu suất cao, khả mở rộng, phân tích nâng cao, dễ sử dụng, tính sẵn sàng cao tính bảo mật mạnh mẽ Những ưu điểm làm cho trở thành lựa chọn phổ biến cho tổ chức cần quản lý kho liệu quy mô lớn khối lượng công việc kinh doanh thông minh I.3 Ứng dụng thực tế Vertica hệ thống quản lý sở liệu phân tích cột hiệu suất cao, thiết kế để xử lý lượng lớn liệu cho phép phân tích liệu theo thời gian thực Nó nhiều tổ chức sử dụng để trích xuất hiểu biết có giá trị từ khối lượng lớn liệu, giúp họ đưa định sáng suốt cải thiện hiệu kinh doanh • Phân tích liệu thời gian thực: Khả xử lý khối lượng lớn liệu lớn Vertica cách nhanh chóng hiệu khiến trở thành tảng lý tưởng để phân tích liệu theo thời gian thực Phân tích liệu thời gian thực liên quan đến việc phân tích liệu tạo thời gian thực, giúp đáp ứng với điều kiện thay đổi xu hướng cách nhanh chóng Trong ngành cơng nghiệp tài chính, chăm sóc sức khỏe bán lẻ, nơi việc định nhanh chóng xác quan trọng, phân tích liệu thời gian thực quan trọng Trong tài chính, Vertica sử dụng để phân tích giao dịch tài thời gian thực, xác định gian lận phát bất thường rủi ro tiềm ẩn Trong chăm sóc sức khỏe, Vertica sử dụng để theo dõi liệu bệnh nhân thời gian thực, phát mẫu bùng phát bệnh truyền nhiễm xác định bệnh nhân có nguy phát triển tình trạng cụ thể • Tối ưu hóa khách hàng: Vertica giúp doanh nghiệp tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng họ cách phân tích liệu khách hàng xác định mẫu sử dụng để cải thiện mức độ tương tác giữ chân Tối ưu hóa khách hàng liên quan đến việc phân tích liệu nhân học khách hàng, lịch sử mua hàng hành vi trực tuyến để hiểu nhu cầu, sở thích hành vi khách hàng Một công ty bán lẻ sử dụng Vertica để phân tích liệu khách hàng, xác định giá trị cao khách hàng cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm họ cách cung cấp cho họ chương trình khuyến giảm giá nhắm mục tiêu Tương tự, ngành viễn thơng, Vertica sử dụng để phân tích liệu khách hàng để xác định khách hàng có giá trị cao cải thiện trải nghiệm họ cách cung cấp cho họ dịch vụ hỗ trợ cá nhân hóa • Phân tích liệu hệ thống: Vertica sử dụng để giám sát liệu hệ thống xác định vấn đề ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống Phân tích liệu hệ thống liên quan đến việc giám sát nhật ký hệ thống, số liệu hiệu suất máy chủ liệu hệ thống khác để phát cố tối ưu hóa hiệu suất hệ thống Trong ngành CNTT, Vertica sử dụng để giám sát nhật ký máy chủ, xác định lỗi hệ thống vấn đề hiệu suất cảnh báo nhóm CNTT vấn đề tiềm ẩn Tương tự, ngành sản xuất, Vertica sử dụng để theo dõi số hiệu suất máy xác định vấn đề ảnh hưởng đến hiệu sản xuất CHƯƠNG II: KIẾN TRÚC Kiến trúc Vertica thiết kế phép phân tích hiệu suất cao khối lượng lớn liệu Nó kiến trúc cột, MPP (Xử lý song song ạt) phân phối nhiều nút phép xử lý nhanh chóng hiệu II.1 Kiến trúc Vertica Vertica hệ thống quản lý sở liệu cột (DBMS) thiết kế để cung cấp xử lý phân tích liệu hiệu suất cao cho kho liệu quy mô lớn Trong kiến trúc cột, liệu lưu trữ cột thay hàng kiến trúc dựa hàng hầu hết hệ thống quản lý sở liệu truyền thống Lưu trữ hàng dạng đối tượng làm cho việc truy xuất liệu trở nên khó khăn Do đó, truy vấn yêu cầu vài cột cần phân tích cú pháp số lượng tệp tương đối nhỏ để trả Sử dụng lưu trữ cột mang lại số lợi hiệu suất khả mở rộng, chẳng hạn như: • Column-Store: Như đề cập, kiến trúc sở liệu cột Vertica lưu trữ liệu cột thay hàng Điều có nghĩa cột liệu lưu trữ riêng biệt, cho phép truy vấn nhanh sử dụng không gian lưu trữ hiệu Ngồi ra, sở liệu cột dễ dàng xử lý truy vấn phức tạp yêu cầu tổng hợp, xếp lọc tập liệu lớn • Nén: Vertica sử dụng kỹ thuật nén khác để giảm yêu cầu lưu trữ liệu cột Nén liệu không tiết kiệm không gian lưu trữ mà tăng tốc hiệu suất truy vấn cách giảm lượng liệu cần xử lý Vertica hỗ trợ số thuật toán nén, bao gồm Mã hóa độ dài chạy (RLE), Mã hóa Delta Mã hóa Huffman • Kiến trúc phân tán: Vertica thiết kế để chạy cụm phần cứng hàng hóa, cho phép mở rộng theo chiều ngang để xử lý khối lượng lớn liệu Cơ sở liệu phân vùng thành phần nhỏ gọi "phép chiếu", phân phối nhiều nút cụm Kiến trúc phân tán cho phép Vertica xử lý song song truy vấn, lý tưởng cho khối lượng cơng việc phân tích hiệu suất cao • Lưu trữ lai: Kiến trúc sở liệu cột Vertica sử dụng mơ hình lưu trữ lai kết hợp lưu trữ nhớ lưu trữ đĩa Dữ liệu truy cập thường xuyên lưu trữ nhớ để truy cập nhanh, liệu truy cập thường xuyên lưu trữ đĩa Mơ hình lưu trữ lai cho phép Vertica cung cấp hiệu suất truy vấn cao xử lý tập liệu lớn • Phân tích nâng cao: Vertica hỗ trợ loạt chức phân tích nâng cao, bao gồm học máy, phân tích chuỗi thời gian phân tích khơng gian địa lý Các chức tích hợp sẵn sở liệu sử dụng để xử lý tập liệu quy mô lớn mà không yêu cầu công cụ thư viện bên ngồi • Tính sẵn sàng cao: Vertica thiết kế để cung cấp tính sẵn sàng cao phục hồi sau thảm họa Cơ sở liệu hỗ trợ chép chuyển đổi dự phịng, cho phép tiếp tục hoạt động trường hợp lỗi phần cứng loại gián đoạn khác II.2 Clustering Vertica sở liệu cột xử lý song song ạt (MPP) cung cấp phân tích hiệu suất cao tập liệu lớn Một tính Vertica khả thực phân cụm, q trình tổ chức liệu theo cách nhóm điểm liệu tương tự lại với Phân cụm chức quan trọng hệ thống sở liệu cải thiện đáng kể hiệu suất truy vấn cách giảm lượng liệu cần xử lý Trong Vertica, việc phân cụm đạt cách xếp lại liệu bảng dựa tập hợp cột chọn Việc phân cụm trì tự động liệu thêm vào bảng thứ tự liệu giữ nguyên hoạt động thao tác liệu Khóa phân cụm xác định quản trị viên thay đổi lúc để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn Lợi ích việc phân cụm Vertica nhiều Đầu tiên, làm giảm lượng liệu cần quét trình thực truy vấn, dẫn đến hiệu suất truy vấn nhanh Thứ hai, cải thiện tỷ lệ nén cách nhóm liệu tương tự lại với nhau, dẫn đến khơng gian lưu trữ cần thiết cho lượng liệu Cuối cùng, phân cụm giúp tối ưu hóa thời gian tải liệu cách nhóm liệu tương tự lại với nhau, giúp tải lượng lớn liệu vào sở liệu dễ dàng Có số loại phân cụm thực Vertica: • Phân cụm cấp: Điều liên quan đến việc phân cụm cột, loại phân cụm phổ biến • Phân cụm đa cấp: Điều liên quan đến việc phân cụm nhiều cột, mang lại lợi ích hiệu suất bổ sung liệu truy cập theo cách định • Phân cụm xen kẽ: Điều liên quan đến việc phân cụm nhiều cột theo cách xen kẽ liệu, điều cải thiện hiệu suất truy vấn cho số loại truy vấn định • Phân cụm phân cấp: Điều liên quan đến việc phân cụm nhiều cấp độ, với cấp chứa tập hợp liệu, mang lại lợi ích hiệu suất đáng kể cho số loại truy vấn định II.3 Mã hóa nén liệu Vertica sở liệu MPP (Xử lý song song ạt) theo hướng cột, có khả xử lý lượng lớn liệu thời gian thực Để tối ưu hóa hiệu suất nó, Vertica cung cấp khả nén mã hóa liệu Vertica sử dụng mã hóa nén để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn tiết kiệm dung lượng lưu trữ Vertica sử dụng số chiến lược mã hóa khác nhau, tùy thuộc vào kiểu liệu cột, số lượng bảng thứ tự xếp, bao gồm: • Mã hóa AES: Phương pháp mã hóa AES (Advanced Encryption Standard) sử dụng để mã hóa liệu nhạy cảm Vertica AES thuật tốn mã hóa simetrik sử dụng rộng rãi bảo mật cao • Mật mã khóa cơng khai: Mật mã khóa cơng khai sử dụng cặp khóa cơng khai riêng tư để mã hóa giải mã liệu Vertica sử dụng Mật mã khóa cơng khai để bảo vệ tính tồn vẹn liệu trình truyền lưu trữ • Băm: Phương pháp mã hóa liệu băm sử dụng hàm băm để chuyển đổi liệu gốc thành giá trị băm có độ dài cố định Hashing sử dụng để mã hóa mật thơng tin đăng nhập Vertica 10 Ngồi ra, Vertica cịn nén liệu để tăng dung lượng lưu trữ, từ cung cấp nhiều lượt xem sử dụng phần cứng so với sở liệu khác Một số phương pháp sử dụng linh hoạt bao gồm: • Mã hóa độ dài chạy: Phương pháp nén liệu RLE giảm kích thước liệu cách lưu trữ chuỗi liên tiếp giá trị giống hệt thay lưu trữ giá trị riêng lẻ Đây phương pháp nén liệu hiệu cho cột có nhiều giá trị trùng lặp liên tiếp cột trạng thái • Dictionary Encoding: Một phương pháp tương tự Run-Length Encoding Phương pháp làm giảm kích thước liệu cách tạo từ điển giá trị cột, sau lưu trữ mục từ điển thay lưu trữ giá trị riêng lẻ (tên địa điểm, quốc gia) • Delta Encoding: Phương pháp nén liệu Delta Encoding làm giảm kích thước liệu cách lưu trữ chênh lệch giá trị giá trị trước thay lưu trữ giá trị riêng lẻ Đây phương pháp nén liệu hiệu cho cột có biến thể nhỏ II.4 Projection Bằng cách áp dụng mã hóa nén liệu tốt, Vertica tăng cường tiết kiệm dung lượng nhớ, từ cung cấp thêm giải pháp tăng tốc độ truy vấn: Projection Chiếu phương pháp chọn tập hợp cột bảng, sau xếp lại nội dung cột tạo bảng Bộ kết lưu trữ đĩa thay tính tốn truy vấn gọi Bộ kết tự động làm giá trị liệu thay đổi Ví dụ: mệnh đề WHERE truy vấn (X=1 AND Y=2) phép chiếu xếp (X,Y), truy vấn chạy gần Các phép chiếu Vertica có nhiều ứng dụng giới thực, bao gồm: • Cải thiện hiệu suất truy vấn: Bằng cách chọn cột bắt buộc từ bảng lớn hơn, phép chiếu giúp giảm quét qua cột không cần thiết cải thiện hiệu suất truy vấn 11 • Bảo mật liệu: Phép chiếu sử dụng để ẩn thông tin nhạy cảm bảng Bằng cách loại bỏ cột không cần thiết khỏi bảng, phép chiếu giúp bảo vệ liệu nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép • Giảm tải nhớ: Khi thực truy vấn phức tạp bảng lớn, chọn cột cần thiết giảm tải nhớ tăng tốc độ xử lý liệu II.5 Hỗ trợ tính tốn phân tán Một tính Vertica hỗ trợ điện tốn phân tán, cho phép mở rộng theo chiều ngang nhiều nút cụm Kiến trúc điện toán phân tán Vertica dựa cách tiếp cận không chia sẻ gì, nút cụm có CPU, nhớ tài nguyên lưu trữ riêng Mỗi nút hoạt động độc lập xử lý liệu cục bộ, cho phép Vertica đạt mức độ mở rộng hiệu suất cao Kiến trúc điện toán phân tán Vertica thiết kế để cung cấp số lợi ích, bao gồm: • Khả mở rộng: Vertica mở rộng theo chiều ngang nhiều nút cụm, cho phép xử lý khối lượng lớn liệu hỗ trợ mức độ đồng thời cao • Tính sẵn sàng cao: Kiến trúc điện tốn phân tán Vertica bao gồm tính chép liệu chuyển đổi dự phòng tự động, giúp đảm bảo liệu ln có sẵn hệ thống khơi phục nhanh chóng sau lỗi • Khả chịu lỗi: Kiến trúc điện toán phân tán Vertica thiết kế để có khả chịu lỗi, có nghĩa tiếp tục hoạt động nhiều nút cụm bị lỗi • Hiệu suất: Kiến trúc điện toán phân tán Vertica tối ưu hóa để xử lý phân tích liệu hiệu suất cao, cho phép cung cấp thời gian phản hồi truy vấn nhanh hỗ trợ phân tích thời gian thực Để đạt lợi ích này, Vertica sử dụng số cơng nghệ kỹ thuật chính, bao gồm: • Sao chép: Sao chép liệu nút máy tính để đảm bảo tính tồn vẹn tính khả dụng có cố 12 • Cân tải: Phân phối tải nút máy tính để tối ưu hóa hiệu điện tốn • Tối ưu hóa truy vấn: Tối ưu hóa truy vấn liệu để giảm thiểu việc truyền liệu nút máy tính tăng tốc độ xử lý truy vấn 13 CHƯƠNG III: SO SÁNH Từ liệu thu thập được, lập bảng so sánh Vertica, Snowflake Cloudera sau: Tính Vertica Snowflake Cloudera Kiến trúc phân tán Có Có Có Khả xử lý tuyệt vời Tốt Tốt Tốt Khả mở rộng Tốt Tốt Tốt Hiệu Cao Thấp Cao Dễ sử dụng Khó Dễ Dễ Sẵn sàng Cao Thấp Cao Hỗ trợ phân tích liệu Tốt Tốt Tốt An ninh Cao Cao Cao Giá Cao Thấp Cao Hỗ trợ kỹ thuật Tốt Tốt Tốt Tính di động liệu Tốt Khơng tốt Tốt Có thể thấy, Vertica có vài lợi so với Cloudera Snowflake việc xử lý phân tích tập liệu lớn, có hiệu suất tính khả dụng cao Tuy nhiên, Cloudera rẻ dễ sử dụng hơn, phù hợp với doanh nghiệp vừa nhỏ Snowflake có hiệu suất tốt tính di động liệu Tuy nhiên, đắt Vertica Cloudera 14 CHƯƠNG IV: DEMO 15 16 17 TỔNG KẾT Sau tiến hành nghiên cứu sâu rộng Vertica, hệ thống quản lý sở liệu quan hệ theo cột, kết luận Vertica tảng sở liệu mạnh mẽ hiệu quả, mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức Một ưu điểm Vertica kiến trúc lưu trữ cột, cho phép xử lý truy vấn nén liệu nhanh chóng Điều cho phép phân tích báo cáo nhanh chóng liệu lớn, làm cho Vertica trở thành lựa chọn lý tưởng cho ứng dụng liệu lớn Ngồi ra, Vertica có khả phân tích mạnh mẽ cho phép truy vấn chuyển đổi liệu phức tạp, cung cấp thơng tin chi tiết dẫn đến định kinh doanh tốt Một ưu điểm khác Vertica khả mở rộng Hệ thống thiết kế để xử lý lượng lớn liệu dễ dàng tăng giảm cần thiết Khả mở rộng này, kết hợp với việc sử dụng tài nguyên hiệu quả, làm cho Vertica trở thành giải pháp hiệu chi phí để quản lý liệu Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý Vertica không phù hợp với tất tổ chức Nó địi hỏi chun mơn chun mơn để thiết lập trì, điều khơng khả thi doanh nghiệp nhỏ doanh nghiệp khơng có tài ngun CNTT Ngồi ra, Vertica hệ thống độc quyền, hạn chế tính linh hoạt tùy chọn tùy chỉnh Nhìn chung, Vertica tảng sở liệu mạnh mẽ hiệu cung cấp nhiều lợi ích cho tổ chức Kiến trúc lưu trữ cột, khả phân tích khả mở rộng làm cho trở thành lựa chọn lý tưởng cho ứng dụng liệu lớn Tuy nhiên, điều quan trọng phải xem xét cẩn thận nhu cầu nguồn lực cụ thể tổ chức bạn trước triển khai Vertica 18