リアルタイム分析
データ基盤に、
バッチ遅延ゼロ
Kafka や Flink のイベントを PhoenixAI 独自のリアルタイムストレージにストリーミングし、 数秒前のデータにサブセカンドの SQL を提供します。それらのライブテーブルを、 履歴のレイクハウスと同一クエリで結合または UNION できます。
<1s
クエリレイテンシ
高い同時実行性下でのサブセカンド SQL
<5s
取り込みからクエリ可能まで
ストリーミングデータ
10s
データ鮮度
Pinterest 本番環境
課題
バッチパイプラインは、別の時代の設計
今日のバッチ ETL では
常に数時間遅れるデータ
PhoenixAI なら
ライブデータを、同じ SQL、同じツールで
機能
リアルタイムスタックに必要なすべて
バッチ志向のデータベースを破綻させるワークロードのために設計。
秒単位のデータ鮮度
Kafka、Flink、Spark、Kinesis から PhoenixAI のネイティブなリアルタイムテーブルへ取り込みます。追加、更新、削除を伴う更新可能なデータでも — 到着から数秒以内にクエリ可能です。
負荷下でのサブセカンドクエリ
ベクトル化されたカラムナー実行とインテリジェントなキャッシュにより、数十億行に対する数千の同時クエリ下でも安定した p99 レイテンシを維持します。
オンザフライの JOIN
正規化されたファクトテーブルとディメンションテーブルにまたがるマルチテーブル結合を、その場で実行します。コストベースのオプティマイザが結合順序を選択し、ベクトル化実行がサブセカンドのレイテンシを実現します — 非正規化は不要です。
インテリジェントなマテリアライズドビュー
マテリアライズドビューは増分で更新されます。ビュー全体ではなく、新しいデータが影響したパーティションのみを再計算します。クエリは自動的に書き換えられて MV を参照するため、手動のパイプラインなしでもダッシュボードは最新に保たれます。
レイクハウスへのクエリ、コピー不要
一度の SQL クエリで、リアルタイムと履歴を統合します。PhoenixAI のネイティブなリアルタイムテーブルは、Apache Iceberg や Delta Lake のテーブルと並んで配置されます — データをコピーせずに結合または UNION できます。
エンタープライズガバナンス
SOC 2 認証取得済み。行レベルセキュリティ、列マスキング、監査ログ、きめ細かなアクセス制御がデータベースに組み込まれています — 後付けではありません。
お使いのスタックと連携
PhoenixAI は、すでにお使いのストリーミング、ストレージ、BIツールに接続します。多くのチームが 2〜4週間で本番環境に移行しています。
ストリーミング取り込み
ストレージ・レイクハウス
BI・可視化
本番環境で
移行したチームが目にするもの
PhoenixAI は当社のリアルタイムデータ分析の中核です。当社は日々のオペレーションに対して、より速く、より容易にインサイトを得ることを目指しています。PhoenixAI を選んだ理由は、データをリアルタイムに upsert できること、大規模なファクトテーブル間の結合を非常に低いレイテンシで扱えること、そしてネイティブテーブルと外部テーブルを同一クラスターから提供・結合できることです。
Fanatics
PhoenixAI のお客様
<1s
結合レイテンシ