一. Summary

大數(shù)據(jù)存儲與分析市場風云變換，全球行業(yè)對于大數(shù)據(jù)分析與處理的需求加速增長，無論是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析及IT基礎支撐都需要強有力的技術功底。各大數(shù)據(jù)廠商也紛紛提出自己的解決方案，但不同的解決方案有相應的適用場景，本文基于Gartner 2016年發(fā)布的魔力象限對全球大數(shù)據(jù)管理與分析行業(yè)的市場現(xiàn)狀進行闡述，可對企業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案選型提供最具前沿的參考價值。

二. 什么是Gartner魔力象限

Gartner魔力象限描述了Gartner公司依據(jù)標準對市場內的廠商所進行的分析。Gartner公司并不對在魔力象限中描述的任何廠商、產(chǎn)品或服務出具官方認可，也不建議技術用戶只選擇那些位于“領導者”象限里的廠商。魔力象限僅用作一種研究工具，并不意味著是行動的具體指導。Gartner公司對該項研究不承擔任何明示或默示的擔保，包括適銷性或適用于某一特定用途的任何擔保。

魔力象限的四個象限依次分別為領導者、挑戰(zhàn)者、有遠見者和特定領域者（Niche Players）：

特定領域者：公司發(fā)展前景的完備性和執(zhí)行能力方面都得低分的公司也許占有一定的市場份額，但還是比不上規(guī)模大一些的廠商。這些公司通常關注功能性或其他特定領域，要么就是新成立的公司。

有遠見者：了解市場動態(tài)并且有潛力進行創(chuàng)新，但也許尚缺乏執(zhí)行這些的能力。雖然這是早期市場中的企業(yè)標準，但是在較為成熟的市場中，有遠見者則常常要么是設法實現(xiàn)的小企業(yè)，要么是不想按常理出牌的大廠商。

挑戰(zhàn)者：執(zhí)行能力高，但缺少強勁的發(fā)展勢頭。挑戰(zhàn)者往往是大型一點的成熟廠商并且不愿打破其當前的發(fā)展計劃。隨著公司的發(fā)展他們完全有實力成為行業(yè)領袖。

領導者：公司發(fā)展前景的完備性和執(zhí)行能力方面均得高分的行業(yè)領袖往往是大型的成熟公司、擁有大量客戶群并且在市場上知名度極高。行業(yè)領袖在市場中有巨大的拉力，甚至有實力影響市場的整體發(fā)展方向。其提供的產(chǎn)品應包含額外的功能，且能提高市場對這些功能的重要性的認識，從而顯示出對市場的影響能力。

三. 市場需求描述

目前的大數(shù)據(jù)分析市場，企業(yè)需要一套能夠管理和處理各種類型、不同格式、不同數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)管理與分析解決方案。除了企業(yè)信息化的數(shù)據(jù)之外，可能還包括一定的監(jiān)測與交互數(shù)據(jù)，如物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)等。隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增加，經(jīng)常面臨對企業(yè)已存在的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)及架構進行改造。本文提及的數(shù)據(jù)管理與分析解決方案（The Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics, DMSAs）主要包括：

1.支持不同文件管理系統(tǒng)（XML，TEXT）和異構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)整合

2.能夠進行結構化的數(shù)據(jù)查詢與處理

3.支持不同的數(shù)據(jù)訪問接口

四. Gartner定義的四類數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫不僅是一個單一的數(shù)據(jù)庫，它是一整套的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包含很多的輔助工具、一些設計理念和管理方法。

1.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫：一般指存儲處理各種結構化歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，不同數(shù)據(jù)源通過批處理的方式加載到倉庫。這類數(shù)據(jù)倉庫采用集中化的架構，處理的數(shù)據(jù)量能力有限，水平擴展能力較差。

2.操作型數(shù)據(jù)倉庫：操作型數(shù)據(jù)倉庫把對數(shù)據(jù)的實時訪問和操作進行了提升。數(shù)據(jù)不再是T+1的模式，而是T+0或準實時的模式，也就是說當天，甚至是幾分幾秒，都可以訪問到數(shù)據(jù)。

3.邏輯數(shù)據(jù)倉庫：邏輯數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)不再局限于結構化數(shù)據(jù)，還包括非結構化數(shù)據(jù)，如視頻、音頻、文檔等格式。邏輯上是一個大的數(shù)據(jù)倉庫，底層可以包括各類數(shù)據(jù)源，進行關聯(lián)處理。

4.上下文無關的數(shù)據(jù)倉庫：通過利用新的機器學習的統(tǒng)計方法，不僅做傳統(tǒng)SQL的統(tǒng)計，還能夠從數(shù)據(jù)關聯(lián)上面發(fā)現(xiàn)規(guī)律、關聯(lián)模式、時序上的特征。通過對它進行一些預測分析，能夠發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計學意義上的因果關系。

五. Gartner魔力象限詳述

　　Source: Gartner (February 2016)

橫軸：前瞻性（Completeness of Vision），包括廠商或供應商提供的產(chǎn)品底層技術基礎的能力、市場領導能力、創(chuàng)新能力和外部投資等等。

縱軸：執(zhí)行能力（Ability to Execute），包括產(chǎn)品的使用難度、市場服務的完善程度和技術支持能力、管理團隊的經(jīng)驗和能力等。

下面結合魔力象限對各解決方案廠商進行概要性的闡述：

1. 1010data

1010data是一個致力于管理服務的數(shù)據(jù)倉庫提供商。它的DBMS和BI主要面向金融服務、零售、電信、政府和健康領域。

1）1010data近幾年一直處于快速增長階段，目前已經(jīng)超過750家客戶。當前集中在基于云的解決方案方面。

2）其交互式數(shù)據(jù)分析的簡單易用、查詢的高效性、數(shù)據(jù)加載的性能受到一致好評。

3）1010data目前僅局限于邏輯數(shù)據(jù)倉庫（LDW）。主要關注于基于1010data云的數(shù)據(jù)管理與分析支撐；

4）1010data仍然主要在美國。近期開放了德國數(shù)據(jù)中心，用于歐洲運營。

2. Actian

Actian提供了基于Actian分析平臺的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)管理解決方案。該平臺包括3個產(chǎn)品：Matrix，MPP（massively paralell processing）DBMS引擎；Vortex，基于Hadoop的分析平臺，Vector，SMP（symmetric multiprocessing） DBMS引擎。

1）Actian提供了集成的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，號稱可以支持4類數(shù)據(jù)倉庫功能。基于Vortex，可以提供集成的數(shù)據(jù)分析能力。

2）市場反映，Actian提供的邏輯數(shù)據(jù)倉庫和上下文無關數(shù)據(jù)倉庫功能可以處理多種數(shù)據(jù)格式?？傮w上，Actian的查詢性能和分析能力值得肯定。

3）Actian Matrix是Amazon Redshitf的基礎數(shù)據(jù)庫。但matrix和redshitf在技術和架構演進戰(zhàn)略上并不一致。Actian用戶無法使用兩種技術進行基于混合云和本地化的部署，但Actian可以將Matrix部署于第三方云服務提供商進行服務提供，如微軟的Azure和Rackspace。這樣，用戶可以使用部署于云上的Matrix進行系統(tǒng)部署和測試。

4）目前在市場上，Actian的使用度并不廣，但Actian聲稱其增長速度已經(jīng)超過了市場平均水平。

3. Amazon Web Services

Amazon Web Services(AWS)提供了Amazon Redshift（基于云的數(shù)據(jù)倉庫服務），AWS Kinesis（流數(shù)據(jù)處理），Amazon Simple Storage Services S3（簡單存儲服務），Amazon Elastic MapReduce EMR 幾種服務。

1）AWS被認為是云數(shù)據(jù)倉庫平臺服務提供商的領導者。它基于云平臺的可擴展性、技術的靈活性進行快速的應用。

2）AWS聯(lián)合多種數(shù)據(jù)管理解決方案，能夠提供不同類型的應用。例如，使用S3進行數(shù)據(jù)湖的支撐建設，利用Redshift進行數(shù)據(jù)分析。

3）大量用戶表示，他們打算追加更多的投資到Redshift，表明了其對此產(chǎn)品的滿意度。

4）所有主流的服務提供－IBM，Microsoft, Oracle，SAP和Teradata，現(xiàn)在都積極地通過數(shù)據(jù)倉庫即服務和AWS在云計算領導進行競爭。對于在價格和產(chǎn)品功能上持續(xù)競爭，盡管用戶對于云產(chǎn)品可以有了更多的選擇，但用戶需要有一定的產(chǎn)品辨識度。

4. Cloudera

Cloudera提供基于Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和處理平臺。同時也提供一些用于系統(tǒng)設計、部署、維護、管理的專有系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理工具。

1）Cloudera不同于其它Hadoop系統(tǒng)提供商，其專注于某些能力的貢獻，比如持續(xù)跟進Hadoop開源項目，持續(xù)提升Cloudera導航器（提供元數(shù)據(jù)管理、血統(tǒng)管理和審計）。

2）Cloudera將其解決方案作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的有力補充，并且充分利用了其與傳統(tǒng)DBMS提供商的聯(lián)合，如Oracle。

3）Cloudera持續(xù)在全球上進行擴張，如在歐洲、亞洲、拉丁美洲的用戶數(shù)增長很快。同時，在其全球生態(tài)系統(tǒng)上的合作伙伴也一直在增強。

4）盡管Cloudera表現(xiàn)出了對于云部署的興趣，但Cloudera僅僅把云平臺作為IaaS使用，并沒有提供可伸縮的、彈性的、可管理的服務支持。Cloudera通過提升Cloudera Director來滿足對于云平臺部署的需求。

5）Hadoop的模塊化設計，允許新的模塊能夠輕松的加入系統(tǒng)，Cloudera持續(xù)擴展它的組件，來滿足新的業(yè)務需求。

5. Exasol

Exasol提供基于內存的列存儲DBMS，它提供免費的單節(jié)點安裝版本，集群部署解決方案和Dell Appliance的集成。 它同時也提供基于EXACloud云平臺之上的全管理解決方案，以及基于第三方云服務提供商的解決方案，如AWS, 微軟的Azure和Rackspace。

1）Exasol的市場表現(xiàn)在持續(xù)增長，目前已經(jīng)超過100家客戶。盡管它的用戶大部分在歐洲，Exasol正在美國尋求新的突破。

2）Exasol基于現(xiàn)有的并行分布系統(tǒng)，引入虛擬模式開發(fā)（對于外部數(shù)據(jù)源）和腳本語言容器。這種結合使得用戶或合作方可以使用任何語言（R，Scala，Java，Lua，Python）在Exasol上開發(fā)、部署、運行他們的模型。

3）Exasol缺乏市場遠見。這種情況在2016年很可能依然如此，因為公司主要選擇通過合作方進行歐洲以外市場的擴展。盡管近期在美國的取得了成功，但Exasol于2015年進行了相應比例的縮減。

4）Exasol客戶報告Exasol缺乏部署和生命周期管理能力，例如集群的縮減和SQL客戶端的功能。另外，Exasol提供的相關文檔不夠充分，并且缺乏一些市場策略。

6. Hitachi

Hitachi利用Hitachi Advanced Data Binder(HADB)于2014年進入數(shù)據(jù)倉庫和DMSA市場。 主要提供三方面服務：Desktop, “entry” 模型和”standard” 模型. 它的售價依賴于期望的存儲容量、CPU處理器的核數(shù)和內存總量。

1）日立的路標瞄準解決日本市場的需求。HADB是一個致力于工業(yè)界的高速、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析解決方案，主要針對結構化數(shù)據(jù)分析（包括傳感器數(shù)據(jù)）。

2）日立客戶會考慮將大量交易數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)轉成結構化數(shù)據(jù)，通過HADB進行數(shù)據(jù)分析。特殊地，HADB用戶利用它的out-of-order執(zhí)行特性，可以繞過傳統(tǒng)的同步操作來增加處理器I/O的并發(fā)度。

3）日立客戶極度責怪日立提供的服務支撐。他們報告說明，通過使用HADB極大提升了自己操作的能力。

4）Hitachi在日本市場提供基礎的數(shù)據(jù)倉庫解析方案，目前比較成熟高效。在最近的發(fā)展策略下，Hitachi正在北美尋求市場。

5）Hitachi在2015年在市場方面增長有限，導致了僅有一小部分的產(chǎn)品增長。因此，Hitachi在魔力象限中處于不利位置。

6）Hitachi的HADB定位于處理大量結構化數(shù)據(jù)的高性能分析，并沒有解決邏輯數(shù)據(jù)倉庫（LDW）的問題，也就是無法處理非結構化數(shù)據(jù)。然后，Hitachi的Pentaho acquistion作為LDW的替代品已經(jīng)出現(xiàn)于市場之上。

7. Hortonworks

Hortonworks提供基于Linux和Windows的Hortonworks數(shù)據(jù)平臺（HDP）。同時也提供基于不同云服務提供商且運行于Linux之上的Hortonworks數(shù)據(jù)流工具HDF。Hortonworks與微軟（具體是它的Azure HDInsight服務）合作，進行遠端混合云的部署?；诖?，Hortonworks提供免費的桌面沙箱HDP版本。

1）在2014年12月，Hortonworks成為第一個Hadoop發(fā)行版提供商進入公眾視野，證明了Hadoop對于企業(yè)的活力和流行度。Hortonworks公開其自從上市后新客戶有顯著增加。

2）Hortonworks由于持續(xù)合作伙伴的增加，包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫廠商 ，越來越受到市場的認可。Hortonworks避免與其直接競爭，這也正符合其對hadoop發(fā)行版擴大數(shù)據(jù)倉庫市場的期望和作用。

3）Hortonwork通過與大數(shù)據(jù)生態(tài)的深度合作與集成，保持自身hadoop的特性，這無疑將是一個巨大的挑戰(zhàn)。因為其它大數(shù)據(jù)服務商如微軟、Teradata也在同其它Hadoop服務商進行合作。

8. HPE

Hewlett Packard Enterprise’s(HPE’s)致力于數(shù)據(jù)管理與分析解決方案。HPE的Vertica，是一個列式存儲的分析型DBMS。同時Vertica也支持基于云計算的部署，并且提供與Hadoop的集成和基于Hadoop的SQL查詢。

1）用戶可能使用Vertica進行各種use case和各類數(shù)據(jù)的分析。

2）HPE Vertica能夠滿足主要的市場需求和趨勢，如LWD，基于庫內運算等。

3）HPE滿足了一定的用戶需求，但Gartner的客戶調查顯示其客戶群體量不大。這表明HPE在增加其市場擴展方面面臨著不小挑戰(zhàn)。

4）用戶提出HPE的DBMS在管理上的問題與挑戰(zhàn)，盡管它在逐漸的提升。

5）目前HPE Vertica在中國的銷售遇到不小的困難，主要原因是其按存儲容量進行報價。

9. IBM

IBM提供單機的DBMS解決方案、數(shù)據(jù)倉庫專用設備、z/OS解決方案和Hadoop發(fā)行版BigInsights。其專用設備包括IBM PureData分析系統(tǒng)，IBM PureData運營分析系統(tǒng)、IBM DB2分析加速器和IBM智能分析系統(tǒng)。IBM提供基于分析加速器Blu Acceleration的IBM DB2，以及數(shù)據(jù)倉庫管理服務。IBM在2014年10月發(fā)布了dashDB(基于IBM旗艦產(chǎn)品DB2關系型數(shù)據(jù)庫的BLU Acceleration內存計算技術。)

1）IBM推出dashDB和DataWorks的云服務。用戶可以在一個彈性的環(huán)境中通過此服務進行快速的數(shù)據(jù)分析模型部署?？梢越鉀Q快速增長的數(shù)據(jù)分析需求。

2）2015年，IBM提出了IBM Fluid Query，可以連接關系型和Nosql數(shù)據(jù)庫。IBM還致力于Apache Spark開源項目，將為IBM在流式計算、數(shù)據(jù)挖掘、高級分析帶來產(chǎn)品的競爭力。

3）目前dashDB的使用范圍不確定，盡管IBM宣稱已經(jīng)大范圍使用，但Gartner僅接到小部分的用戶使用報告。

10. Infobright

Infobright是一家全球公司，提供基于Mysql-postgre sql API的列存儲、高壓縮比的DBMS。主要銷售商業(yè)版本的Infobright。目前有試用版可下載。

1）用戶對于Infobright的處理速度十分滿意。主要歸功于Infobright的處理方式、壓縮比、數(shù)據(jù)載入速率和對索引的依賴。

2）2014年，Infobright經(jīng)歷了一次重組，導致了現(xiàn)金流轉的變化。其中就包括減少對于產(chǎn)品的支持。

3）物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)為Infobright提供了機會。已經(jīng)計劃在這方面進行技術的變革與創(chuàng)新。

4）根據(jù)用戶反映，一些Mysql數(shù)據(jù)類型Infobright軟件不支持。

11. Kognitio

Kognitio提供了Kognitio分析平臺，它即是一個數(shù)據(jù)倉庫DBMS，也是一個專用設備。Kognitio提供公有云或私有云的云解決方案，也在AWS上提供公有云服務。

1）一些Kognitio的大客戶在單一的數(shù)據(jù)管理分析環(huán)境（LWD）下運行傳統(tǒng)分析解決方案，如數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫和hadoop。

2）為了和Hadoop節(jié)點融合共存，與Apache Hadoop YARN和Kerberos集成，實現(xiàn)JSON的解析，Kognitio很可能將其分布式分析作為一個通用的處理引擎。

3）Kognitio客戶發(fā)現(xiàn)Kognitio與很多第三方BI和數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品無法集成起來。

4）Kognitio用戶也發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫管理的相關問題，如內存管理等。另外，他們認為管理UI需要進行提升。

12. MapR技術

MapR提供Hahoop發(fā)行版，此發(fā)行版對Hadoop的性能、存儲進行優(yōu)化，具有高可用性，且具備一定的管理工具。

1）MapR擴大了其產(chǎn)品范疇，開始和眾多合作伙伴開展融合，共同提供解決方案，如AWS, Google，HPE，IBM, Microsoft, SAP, SAS和Teradata。

2）客戶稱贊MapR在高可用性、集群管理等性能。另外，MapR繼續(xù)提升在授權、審計等方面的能力。

3）MapR聚焦其大范圍的use case。支持流式處理、分析型用例。

4）盡管MapR在市場上的努力，但它仍然缺乏市場的可見性。

5）MapR的用戶表示其升級和安裝是一個很大的挑戰(zhàn)。為了解決這個問題，MapR現(xiàn)在已經(jīng)提升了GUI的安裝界面，playbooks，專業(yè)升級包等。

13. MarkLogic

MarkLogic提供NoSQL數(shù)據(jù)庫，可使用XML，JSON，Text，RDF和二進制存儲，提供元數(shù)據(jù)驅動的語義實體管理層。MarkLogic還包括對索引、分層存儲、HDFS/Amazon S3、移動復制、全文本查詢、地理空間能力、SQL/ODBC和支持。

1）MarkLogic過去三年在收入和用戶群上有了快速的增長。它的客戶源自全球，主要包括北美、中國、新加坡、南韓、法國、東歐等地。

2）MarkLogic用戶使用它的產(chǎn)品多用于半結構化數(shù)據(jù)集（也含結構化）。

3）MarkLogic是一個小的服務提供商，主打個性化的服務能力。但目前能夠在整個大的市場下開展競爭 。

4）盡管同期相比，Marklogic在提升，但主要還是依靠口碑進行平臺的宣傳與擴展。

14. MemSQL

MemSQL為事務型用例提供基于內存的DBMS，結合基于磁盤的列存儲提供分析服務。

1）MemSQL的策略主要聚焦提供低時延的事務和分析用例能力。目前集成Apache Spark提供流式、事務和分析能力。

2）MemSQL于2013年進入DBMS市場，解決運營用例?，F(xiàn)在它進入數(shù)據(jù)倉庫和DMSA市場，主要致力于運營分析用例。

3）用戶表示MemSQL的定價是一個問題，并且MemSQL沒有提供免費的社區(qū)版本。

4）MemSQL的定位在于提供混合的交易、分析、處理（HATP）的用例，但目前僅提供初級的操作型DBMS。

15. Microsoft

微軟在市場上有多種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，SQL Server，微軟分析平臺系統(tǒng)（整合了SQL Server并行數(shù)據(jù)倉庫和HDInsight），基于云的Azure SQL數(shù)據(jù)倉庫和基于Hadoop的Azure HDInsight。

1）微軟基于云的解決方案包括一個融合Azure SQL數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析環(huán)境，目前已經(jīng)吸引了大量客戶關注。

2）微軟Azure聯(lián)合查詢、Azure機器學習、Azure數(shù)據(jù)工廠為微軟用戶提供了自我服務的數(shù)據(jù)管理分析環(huán)境。另外，基于微軟的Azure數(shù)據(jù)湖商店、Azure數(shù)據(jù)湖分析，微軟的用戶社區(qū)由其自己品牌的公民科學家支持。

3）用戶提出一些偶然的后端和架構問題。同時也指出微軟災難性的恢復功能、SMP和MPP的整合、平臺綁定展現(xiàn)管理以及部署問題。

4）微軟對于分析型數(shù)據(jù)管理解決方案的定位并不明確，它需要明確如何同時支持個人用戶和企業(yè)級用戶。

16. MongoDB

MongoDB提供一個開源的文件DBMS。其支持自動分區(qū)、容錯、二級索引、地理空間數(shù)據(jù)及和文檔數(shù)據(jù)檢索、以及相應的管理工具。他支持的數(shù)據(jù)結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。

1）MongoDB由于對操作型數(shù)據(jù)強大的處理能力而被人所知。它的軟件通常采用嵌入式的方式進行使用。

2）用戶經(jīng)常強調MongoDB在操作型數(shù)據(jù)分析上的能力，以及MongoDB所具有的管理接口。

3）盡管MongoDB滿足用戶操作型分析需求上的功能，但用戶仍然很難將其看作是一個企業(yè)級的分析平臺。

4）用戶也暴露出MongoDB的一些問題，如讀寫鎖管理、授權、復本以及網(wǎng)絡存儲的性能等。

17. Oracle

Oracle提供Oracle 數(shù)據(jù)庫12c，Oracle Exadata數(shù)據(jù)庫設備，Oracle大數(shù)據(jù)設備，Oracle數(shù)據(jù)庫Exadata云服務，Oracle大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，Oracle大數(shù)據(jù)SQL以及Oracle大數(shù)據(jù)連接器等產(chǎn)品。

1）Oracle用戶表示將軟件硬件整合在一套解決方案有利于部署與管理。其用戶滿足Oracle系統(tǒng)的性能與穩(wěn)定性。在2015年，Oracle報告顯示其在北美、EMEA、以及亞太地區(qū)，大量企業(yè)采用Oracle大數(shù)據(jù)設備。

2）目前Oracle數(shù)據(jù)庫的版本包括基于JSON數(shù)據(jù)之上的SQL能力、基于內存和列式的數(shù)據(jù)存儲。

3）Oracle大數(shù)據(jù)機是一款集成設計的系統(tǒng)，旨在簡化大數(shù)據(jù)項目的實施與管理。

4）Oracle數(shù)據(jù)集成Hadoop應用適配器通過Oracle數(shù)據(jù)集成器易于使用的界面，自動生成Hadoop MapReduce代碼，簡化了Hadoop應用與Oracle數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)集成。

5）Oracle Hadoop裝載器使客戶能夠利用Hadoop MapReduce處理功能建立優(yōu)化的數(shù)據(jù)集，從而在Oracle數(shù)據(jù)庫11g中進行高效率加載和分析。

6）Oracle Direct Connector可通過SQL語言從Oracle數(shù)據(jù)庫直接訪問Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)。

18. Pivotal

Pivotal是一家由EMC、VMware和GE聯(lián)合成立的公司。它提供開源的數(shù)據(jù)管理解決方案。它的產(chǎn)品主要包括Pivotal GreenPlum和Pivotal HDB。它也通過Pivotal實驗室對外提供服務。另外，Pivotal通過它的大數(shù)據(jù)套件整合提供產(chǎn)品服務。

能力：

1）首先Pivotal大數(shù)據(jù)套件中的所有組件都是業(yè)界最領先的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，同時擁有大量頂級的客戶案例。

2）Greenplum的開放架構受到了許多企業(yè)的青睞，除電信、金融等大企業(yè)之外，Greenplum在互聯(lián)網(wǎng)公司也擁有廣泛的應用。

3）Pivotal HD是最強的Hadoop發(fā)行版，它提供了企業(yè)級的支持與版本延續(xù)性管理。更為重要的是，Pivotal大數(shù)據(jù)套件中的所有產(chǎn)品都實現(xiàn)了無縫的集成與聯(lián)動，全分布式架構涵蓋了大數(shù)據(jù)處理的各個領域

4）Pivotal客戶報告了其一系列優(yōu)勢，包括速度、分布式處理能力、穩(wěn)定性和高可用性。

19. SAP

SAP提供SAP IQ和SAP Hana。SAP IQ，第一個列式存儲DBMS，支持單機。SAP Hana是一個基于內存的列式存儲系統(tǒng)，支持操作型和分析型的用例。SAP也提供一體機，基于云的解決方案（SAP Hana云平臺）。另外，還提供基于Hana之上 的SAP商業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。

1）SAP在數(shù)據(jù)倉庫方面持續(xù)取得成功。采用基于Hana的SAP商業(yè)數(shù)據(jù)倉庫增加了不同的客戶群。

2）SAP持續(xù)提升其在云部署方面的伸縮性和災難恢復的高可用性。

3）SAP通過擴展SAP Hana Vora和其它DBMS與Hadoop的關系，使其作為生態(tài)系統(tǒng)的一部分，持續(xù)改變SAP Hana的市場定位

4）盡管SAP上下的努力，SAP Hana目前還仍然主要是被已有的SAP用戶采用。這也表現(xiàn)出SAP擴展其分析型數(shù)據(jù)管理市場的挑戰(zhàn)。

5）SAP用戶提出SAP Hana存在的一些問題，如功能性缺失、穩(wěn)定性問題。

20. Teradata

Teradata的產(chǎn)品包括DBMS解決方案、數(shù)據(jù)倉庫設備和云數(shù)據(jù)倉庫解決方案。Teradata同時提供傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和邏輯數(shù)據(jù)倉庫（LDW），也就是Teradata聲稱的統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構（UDA）。它也提供特定硬件和基于特定分析數(shù)據(jù)庫軟件的融合服務，比如基于各類設備的Teradata數(shù)據(jù)倉庫一體機。

1）Teradata持續(xù)開展大數(shù)據(jù)產(chǎn)品以滿足變化的市場需求，如Teradata云，基于AWS的Teradata分析和基于Hadoop的Aster分析。這些新的方法為客戶提供了一定的伸縮性，也為獨立采用Teradata產(chǎn)品提供了機會。

2）Teradata開始處理流式數(shù)據(jù)的處理需求。在IoT時代，將會帶來一定的機會。這也是一個應對市場需求與趨勢的重要轉變。

3）客戶對于Teradata軟件稱贊其性能、穩(wěn)定性和對工作負荷的管理。

21. Transwarp（星環(huán)科技）

Transwarp提供Transwarp數(shù)據(jù)集中器（TDH），它是一個Hadoop發(fā)行版的套件，在此之上補充了SQL引擎、機器學習算法、NoSQL查詢引擎和流式處理功能。

1）盡管Transwarp是一個年輕的大數(shù)據(jù)服務提供商，其在中國市場取得了不斷的提升。在18個月內獲得了200個客戶。

2）Transwarp擁有獨特的數(shù)據(jù)能力，包括基于Apache Spark的Inceptor SQL組件，融合Oracle SQL和PL/SQL提供create, read, update, delete和ACID操作。這些組件功能被用戶極度贊揚。

3）客戶表示，其不僅對Transwarp的產(chǎn)品非常滿意，對公司提供的培訓和支撐也一樣滿意。

4）到目前為止，Transwarp僅在中國。Transwarp到目前還沒有提供基于云計算的解決方案，盡管其聲稱云已經(jīng)在其路線圖中。

六. 小結：

本文主要結合Gartner魔力象限對目前全球主流數(shù)據(jù)管理與分析廠家的產(chǎn)品功能、市場定位進行了闡述。相關內容可作為企業(yè)大數(shù)據(jù)架構及產(chǎn)品選型的參考。另外，本文不涉及商業(yè)智能及數(shù)據(jù)挖掘廠商，因此，像SAS，Tableau等廠家并不在討論范圍之列。

本文為中國聯(lián)通網(wǎng)研院網(wǎng)優(yōu)網(wǎng)管部IT技術研究團隊獨家提供，作者：蘇飛