Traitement d'importants volumes de données grâce à des performances élevées

L'option PowerCenter Partitioning d'Informatica aide les services informatiques à profiter du traitement parallèle des données dans des environnements matériels multiprocesseurs et basés sur des grilles. Cette option permet d'accroître les performances d'Informatica PowerCenter avec une architecture multi-thread et des fonctionnalités de partitionnement automatique des données. Elle exécute des sessions de façon optimale en divisant le traitement des données en sous-ensembles exécutés en parallèle, et répartis entre les processeurs disponibles dans un système multiprocesseurs.

  • Maximisez le retour sur les investissements informatiques en donnant aux ressources matérielles et logicielles les moyens d'évoluer pour faire face à l'accroissement des volumes de données et du nombre d'utilisateurs.
  • Dynamisez la productivité du service informatique en réduisant les temps nécessaires à la configuration et à l'optimisation des performances.
  • Optimisez les performances du système pour répondre à l'évolution des exigences métiers.

Principales fonctionnalités de l'option Informatica PowerCenter Partitioning

  • Le traitement parallèle des donnéesaméliore les performances en alignant automatiquement les partitions Informatica PowerCenter avec celles de la table de base de données.
  • L'intégrité des données garantie y exploite le moteur parallèle d'Informatica PowerCenter pour réaligner de manière dynamique les partitions de données dans le cadre de transformations par groupe de données.
  • Les outils de conception de session créent des schémas de partition, déterminent les meilleurs points de partition et recueillent des statistiques sur la gestion des erreurs, la stratégie de reprise, l'allocation de mémoire et la journalisation.
  • La console de contrôle intégrée collecte des statistiques de session, telles que le débit, les lignes/seconde, les détails des erreurs et l'optimisation des performances, pour identifier les goulets d'étranglement potentiels et reconnaître les tendances.
  • Les nombreux schémas de partition prennent en charge la parallélisation via plusieurs mécanismes (groupe de clés, algorithme de hachage, round robin ou partitions de fichiers) ou via le traitement simultané des partitions au cours du pipeline de transformation de données, afin de maximiser le débit de données.