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康力

Kyligence北美副总裁

在Kyligence之前的博客中，我们讨论了预计算技术的历史及其如何用来加快分析。文章发布之后，很多读者提问关于预计算与数据虚拟化技术有何不同，本文将对这两种技术之间的相似性和差异性进行剖析。·结论速览

这两种技术都在努力应对类似的挑战：在现代大数据环境中，让更广泛的受众轻松访问分析。

预计算侧重于生产环境中的性能、响应时间和并发性。

数据虚拟化技术则侧重于通过减少或消除ETL（抽取、转换和加载）过程，从而方便用户进行分析。

预计算往往对源系统的压力较小，一般来说有三个因素会影响企业是否采用预计算技术：数据质量、数据治理以及独立于数据源之外的安全机制。如果您想了解更多预计算技术的内容，请查看往期博客《为什么预计算技术代表大数据行业的未来》，了解云上时代AI增强型预计算技术。数据虚拟化技术侧重于快速部署和减少IT相关流程，包括数据加载到数据仓库的流程和构建数据流程。运用该技术，用户可以轻松连接各种数据源，包括文件、RDBMS（关系数据库管理系统）或NoSQL（非关系数据库），并且在前端BI（商业智能）层构建虚拟视图，过程中无需再设计数据仓库和安排ETL作业，所有查询在用户点击BI工具时（触发BI发送SQL查询）都会按需进行。典型的数据虚拟化产品大体上有以下组件：

用来读取各种信息源数据的连接器

解析和处理BI应用程序查询的查询引擎

缓存层

元数据层和数据沿袭（可选的）

其他管理组件

来源：denodo.


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