加利福尼亚州桑尼维尔市和以色列特拉维夫市——（商业新闻）--Upsolver，一个云本地湖畔引擎的提供商，今天宣布向Amazon Redshift和Snowflake（NYSE:SNOW）发布原生摄取连接器，创建了第一个真正开放的云湖畔小屋。使用Upsolver的平台，企业现在可以跨多个供应商轻松地在数据仓库和datalake查询引擎之间切换。自从Ori Rafael和Yoni Eini（分别是Upsolver的CEO和CTO）于2014年创建Upsolver以来，公司为云计算制定了一个新的标准，消除了数据管道管理的复杂性。"我们选择Upsolver将我们的管道提供给aws3，并使用Athena和Snowflake，因为我们相信所有原始数据都应该集中在lake中，查询引擎应该很容易被替换。"虽然数据仓库在商业智能方面非常出色，但它们不能满足现代企业的所有数据处理需求，如流式处理、文本搜索和机器学习。尽管数据湖是存储大量数据的一种经济高效的方式，但它们的管理非常复杂，并且需要昂贵的工程专业知识（在本地和云中）。Upsolver的cloud lakehouse引擎使组织现在能够实现数据湖的成本和灵活性优势以及数据仓库的易用性。"像Redshift和Snowflake这样的解决方案让数据变得更有价值，但一个数据库不能解决所有的用例，"Rafael说组织应该能够利用多个数据库引擎，并根据它们的用例、内部技能和成本限制轻松地在它们之间切换。这是开放云湖畔别墅的愿景，Upsolver是为其提供动力的引擎。"Upsolver最初专注于使用apachepresto这样的引擎使云对象存储更容易查询，成为Amazon Web服务Athena唯一正式推荐的合作伙伴。现在Upsolver已经将同样的方法应用到Redshift和Snowflake中，为数据从业者提供了一个简单的、基于SQL的工具，用于将原始数据转换为他们喜欢的数据库中的可查询数据。从查询中分离数据准备是实现供应商解锁的关键。与传统的ETL工具不同，Upsolver在湖上运行完全有状态的数据准备，并将结果注入数据库。要切换数据库，用户只需将这些结果放入不同的目标，而不需要更改一行代码。Redshift和Snowflake本机摄取连接器允许：使用可视SQL接口将原始数据转换为表，该接口可由任何数据从业者操作实时流数据接收使用高基数连接对实时和历史数据进行网格划分数据库表管理高端历史数据再处理Cox、Sisolve和Upsense等企业将更多的客户转化为汽车数据。Sisense的CTO Guy Boyangu说："我们选择Upsolver将我们的管道输送到AWS S3，并使用Athena和Snowflake，因为我们认为所有原始数据都应该集中在lake中，查询引擎应该很容易被替换。"Upsolver的可视化界面使我们的数据分析师能够快速迭代大型原始数据，而不是在大型数据工程项目上投入更多资金。"关于Upsolver云端世界的解决方案是开放的。2014年，由Sisco Oltore创建的组织机构，如Sisco Olyoni，以及Upstori公司，帮助其整合更多数据。Upsolver总部位于加利福尼亚州桑尼维尔，是一家全球性公司，业务遍及以色列、加利福尼亚和纽约。迄今为止，Upsolver已经从Vertex Ventures US、Wing Venture Capital和耶路撒冷风险投资公司等投资者那里筹集了1700万美元的资金。