{"id":669,"date":"2018-05-31T17:44:42","date_gmt":"2018-05-31T17:44:42","guid":{"rendered":"http:\/\/matrixcpmsolutions.com?p=669"},"modified":"2019-11-08T21:09:51","modified_gmt":"2019-11-09T02:09:51","slug":"hyper-revolucione-sus-motores-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matrixcpmsolutions.com\/es\/hyper-revolucione-sus-motores-de-datos\/","title":{"rendered":"Hyper: Revolucione sus motores de datos"},"content":{"rendered":"
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Hyper es la nueva tecnolog\u00eda de motor de datos en memoria de alto rendimiento de Tableau, dise\u00f1ada para acelerar la ingesta de datos y el procesamiento anal\u00edtico de consultas en conjuntos de datos grandes y complejos.<\/em><\/strong><\/p>\n

Hyper, la tecnolog\u00eda incluida en Tableau 10.5, optimiza la creaci\u00f3n de extracciones, actualiza el rendimiento y admite conjuntos de datos a\u00fan m\u00e1s grandes. Esto le permitir\u00e1 beneficiarse de velocidades de consultas cinco veces m\u00e1s r\u00e1pidas y una velocidad de creaci\u00f3n de extracciones hasta tres veces mayor. Como resultado, los clientes pueden crear las extracciones en funci\u00f3n de las necesidades de su negocio, sin preocuparse por establecer limitaciones. Asimismo, para mantener a los clientes en el flujo de an\u00e1lisis, Hyper puede completar consultas sobre grandes conjuntos de datos en solo unos segundos. Gracias al rendimiento acelerado de las consultas, los dashboards complejos se abren con mayor rapidez, los filtros son m\u00e1s veloces y la incorporaci\u00f3n de nuevos campos a las visualizaciones es casi instant\u00e1nea. Hyper tiene sus or\u00edgenes en la Universidad T\u00e9cnica de M\u00fanich (TUM), en Alemania. M\u00e1s tarde, Tableau adquiri\u00f3 la filial comercial e integr\u00f3 la tecnolog\u00eda al producto en menos de 18 meses.<\/p>\n

Hyper tambi\u00e9n ayuda a los clientes a adaptar sus extracciones para un uso m\u00e1s amplio. Para ello, aprovecha los avances en procesadores de m\u00faltiples n\u00facleos y la implementaci\u00f3n de novedosas t\u00e9cnicas de paralelizaci\u00f3n de las cargas de trabajo. La tecnolog\u00eda Hyper constituye un r\u00e1pido sistema en memoria dise\u00f1ado para ejecutar cargas de trabajo transaccionales y anal\u00edticas sin afectar al rendimiento. Mediante el uso de t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n de consultas innovadoras y un estado de almacenamiento en la misma columna para todas las cargas de trabajo, Hyper ayudar\u00e1 a acercar a los clientes a sus datos.<\/p>\n

\"hyper1\"<\/a><\/p>\n

Dise\u00f1o exclusivo de Hyper<\/strong><\/p>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, los motores de datos en memoria y las tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis de bases de datos incorporaron distintas t\u00e9cnicas, como el muestreo y el resumen. Con ellas, lograron incrementar enormemente el rendimiento de las consultas. Sin embargo, estas mejoras de rendimiento tuvieron un costo. Muchos sistemas sacrificaron rendimiento de escritura (indispensable para la velocidad en la creaci\u00f3n de extracciones y las actualizaciones) en pro de optimizar el rendimiento de la carga de an\u00e1lisis. Cuando la escritura es lenta, los datos pierden relevancia y se vuelven obsoletos. \u00bfCu\u00e1l fue el resultado? Se gener\u00f3 una desconexi\u00f3n entre las personas y los datos que estas deseaban analizar. La misi\u00f3n de Hyper es acercar los datos a las personas mediante una escritura y una carga de an\u00e1lisis veloces. En resumen, Hyper proporciona datos actualizados con rapidez. De ese modo, le permite analizar una vista m\u00e1s amplia y completa de sus datos.<\/p>\n

Redefinici\u00f3n de la arquitectura de sistema: un estado para las transacciones y las consultas anal\u00edticas<\/strong><\/p>\n

Con Hyper, las transacciones y las consultas anal\u00edticas se procesan en el mismo almac\u00e9n de columnas, sin necesidad de volver a procesar los datos despu\u00e9s de su obtenci\u00f3n e importaci\u00f3n. As\u00ed, se reduce la cantidad de datos obsoletos y se minimiza la desconexi\u00f3n entre los sistemas especializados. La metodolog\u00eda exclusiva de Hyper admite la combinaci\u00f3n de intensas cargas de trabajo de escritura y lectura en un mismo sistema. En consecuencia, se pueden crear extracciones con rapidez sin sacrificar el rendimiento de consulta. Se gana en todos los frentes.<\/p>\n

\"hyper2\"<\/a><\/p>\n

Una nueva metodolog\u00eda para la ejecuci\u00f3n de consultas: generaci\u00f3n de c\u00f3digo din\u00e1mico<\/strong><\/p>\n

Hyper usa un novedoso modelo de ejecuci\u00f3n de compilaci\u00f3n JIT (Just-In-Time). Muchos otros sistemas usan modelos tradicionales de ejecuci\u00f3n de consultas que no pueden aprovechar por completo el hardware moderno de varios n\u00facleos. Por el contrario, Hyper optimiza y compila las consultas en c\u00f3digo inform\u00e1tico personalizado para hacer un uso m\u00e1s eficaz del hardware subyacente. Cuando Hyper recibe una consulta, crea un \u00e1rbol, lo optimiza de manera l\u00f3gica y, despu\u00e9s, lo usa como modelo para generar el programa espec\u00edfico que se va a ejecutar. Como resultado, se optimiza el uso del hardware moderno para una ejecuci\u00f3n de consultas m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n

\"hyper3\"<\/a><\/p>\n

Mayor aprovechamiento del hardware: paralelizaci\u00f3n basada en fragmentos<\/strong><\/p>\n

Hyper fue dise\u00f1ado desde cero para entornos grandes de varios n\u00facleos. Este modelo de paralelizaci\u00f3n se basa en unidades de trabajo muy peque\u00f1as (fragmentos). Estos fragmentos se asignan de manera eficaz a todos los n\u00facleos disponibles y permiten a Hyper responder, con mayor precisi\u00f3n, ante las diferencias de velocidad de los n\u00facleos. En consecuencia, el hardware se usa con mayor eficacia y el rendimiento es superior.<\/p>\n

\"hyper4\"<\/a><\/p>\n

Actualizaci\u00f3n del extracto a formato .hyper<\/strong><\/p>\n

En esta versi\u00f3n de Tableau (a partir de la 10.5), los nuevos extractos utilizan el formato .hyper en lugar del formato .tde.<\/p>\n

Aunque existen muchas ventajas ya mencionadas en el uso de extractos .hyper, las ventajas principales son las siguientes:<\/p>\n