מבוא: השאלה האסטרטגית מאחורי "Dremio נגד Databricks"
כל שינוי בתשתית הנתונים הוא בסופו של דבר שינוי במודלים עסקיים. "Dremio נגד Databricks" הוא לא רק השוואה טכנית; זוהי סטייה אסטרטגית לגבי היכן הערך מצטבר במערך הנתונים המודרני. השאלה המרכזית היא פשוטה: בעולם שמעריך יותר ויותר פורמטים של טבלאות פתוחות, אחסון אובייקטים בענן ועומסי עבודה של AI, איזה מודל יוצר מינוף עמיד יותר - צובר ה-Lakehouse שמקבץ חישוב, ממשל ו-ML לפלטפורמה דביקה אחת (Databricks), או מנוע ה-Data Lake הפתוח שדוחף אופציונליות, פורמטים פתוחים וביצועי שאילתות בחיכוך נמוך על פני אחסון ענן וכלי BI קיימים (Dremio)?
מאמר זה מעריך את "Dremio נגד Databricks" דרך הפריזמה של אסטרטגיה עסקית, לא רק מטריצות תכונות. ההימור משמעותי: בחירת פלטפורמה מכתיבה מבנה עלויות, זרימות עבודה של צוות, עמדת ממשל נתונים ומוכנות ל-AI. הניתוח שלהלן מיישם מסגרות - תיאוריית צבירה, שרשראות ערך מודולריות לעומת משולבות ואפקטי רשת פלטפורמה - כדי להבהיר היכן כל חברה חזקה, היכן כל אחת פגיעה ומה המשמעות של זה עבור ארגונים הבוחרים נתיב.
רקע: איך הגענו לרגע ה-Lakehouse
השיחה "Dremio נגד Databricks" יושבת על גבי אבולוציה בת עשור באנליטיקה:
- מחסני נתונים שלטו כי הם פישטו ETL ו-SQL במחיר מופקע; Snowflake זיקקה זאת עם גמישות ענן.
- Data Lakes הופיעו כאחסון זול וגמיש יותר ב-S3/ADLS/GCS, אך חסרו ערבויות טרנזקציוניות וממשל.
- תזת ה-Lakehouse - שפותחה בקנה מידה גדול על ידי Databricks - הבטיחה אמינות דמוית מחסן על גבי Lake, המופעלת על ידי פורמטים של טבלאות פתוחות (Delta, Apache Iceberg, Apache Hudi).
- בינתיים, פורמטים פתוחים של קבצים (Parquet) והפרדה של אחסון וחישוב הפכו את אינסטלציית הנתונים הבסיסית לסחורה, והעבירו את הבידול לעבר ממשל, ביצועים ושילוב AI.
בהקשר זה, "Dremio נגד Databricks" הופך לוויכוח פרוקסי בין שני מודלים של יצירת ערך:
- Databricks: Lakehouse משולב שמקבץ Spark, Delta Lake, Unity Catalog וכלי ML/AI - מושך עומסי עבודה לפלטפורמה אחת עם שטח פנים מתרחב.
- Dremio: מנוע Data Lake פתוח המדגיש ביצועי שאילתות, ממשל סמנטי ו-BI בחיכוך נמוך ב-Iceberg/Parquet - ומשאיר ללקוחות חופש לבחור אחסון, קטלוג וכלי המשך.
הדפוס ההיסטורי מוכר: כאשר רכיבי תשתית הופכים לסחורה, הצבירה עוברת לשכבה השולטת בכוח הכבידה של הנתונים ובפרודוקטיביות של המפתחים. השאלה היא איזו שכבה - פלטפורמה משולבת או מנוע פתוח - לוכדת את כוח המשיכה הזה.
המסגרת: מודולרי לעומת משולב במערך הנתונים המודרני
כדי לנתח את Dremio נגד Databricks, בואו נקבע שלוש הנחות יסוד:
- אינטגרציה מגדילה את המינוף כאשר שטח הפנים של המורכבות גדל. ככל שצינורות הנתונים, הממשל וה-AI מתרבים, ספק יחיד יכול לספק לכידות ומהירות.
- מודולריות מגדילה את המינוף כאשר סטנדרטים פתוחים פותחים תחליפיות. אם פורמטים של טבלאות, קטלוגים וחישוב הופכים ליכולים לפעול הדדית, קונים מעריכים גמישות ובקרת עלויות.
- צבירה מצטברת לישות שבבעלותה יחסי המשתמשים שבהם עלויות המעבר הן הגבוהות ביותר. נקודה זו היא יותר ויותר השכבה הסמנטית (לוגיקה עסקית), מטא-נתונים/ממשל וזרימות עבודה של AI - לא אחסון גולמי.
במסגרת זו, ההימור של Databricks הוא שפלטפורמת ה-Lakehouse היא מרכז הכובד החדש. ההימור של Dremio הוא שה-Data Lake הפתוח, הנשלט על ידי שכבה סמנטית משותפת וטבלאות פתוחות, הוא המרכז האמיתי - ושהשוק יתנגד לנעילת ספקים כאשר AI מרים את הביקוש לחישוב.
ארכיטקטורת מוצר: היכן "Dremio נגד Databricks" באמת מתפצלים
- אחסון ופורמטים של טבלאות:
- Databricks מייעלת עבור Delta Lake, תוך תמיכה בפורמטים פתוחים. היתרון הוא אינטגרציה הדוקה וטרנזקציונליות בוגרת; החיסרון הוא נעילה נתפסת.
- Dremio נותנת עדיפות ל-Apache Iceberg ולפורמטים פתוחים באחסון אובייקטים. היתרון הוא אופציונליות ותאימות למערכת אקולוגית על פני מנועים; החיסרון הוא שחלק מתכונות הארגון תלויות בשילובים מחוץ ל-Dremio.
- Databricks מציעה חישוב מבוסס Spark, ביצוע Photon והאצה מקורית עבור אצווה, סטרימינג ו-ML. הפלטפורמה מניעה עומסי עבודה פנימה.
- Dremio מספקת מנוע SQL בעל ביצועים גבוהים, השתקפויות/האצות ושילוב שאילתות על פני Lakes ומחסני ענן. המנוע מניע אופציונליות החוצה.
- Databricks Unity Catalog מרכזת נתונים, הרשאות, שושלת וממשל נכסי AI על פני ה-Lakehouse.
- Dremio מדגישה ממשל סמנטי בטבלאות פתוחות, כולל השתקפויות, מערכי נתונים ומדיניות ברמת עמודה/שורה - לרוב בשילוב עם קטלוגים חיצוניים (לדוגמה, Glue, Nessie/Iceberg).
- Databricks מקבצת MLflow, רישום מודלים, חנויות תכונות ויותר ויותר כלי GenAI (לדוגמה, חיפוש וקטורים, LLMOps) לתוך הפלטפורמה.
- Dremio נשענת על הבאת אנליטיקה ו-BI קרוב ל-Data Lakes, ומאפשרת GenAI על טבלאות פתוחות ומשתלבת עם שירותי AI חיצוניים. סיפור ה-AI פתוח ומורכב ולא משולב אנכית.
- Databricks דוחפת את Lakehouse כמרכז העיקרי, עם מחברים לכלי BI אך מרכז כובד בתוך הפלטפורמה.
- Dremio ממוקמת כנתיב הטוב ביותר ל-BI בתת-שנייה ב-Data Lakes, וממזערת תמציות והעתקים על ידי האצת שאילתות ב-Iceberg/Parquet ודחיפת מודלים חיים לכלי המשך.
המשמעות המעשית עבור "Dremio נגד Databricks" היא ש-Databricks מייעלת עבור איחוד - פלטפורמה אחת, עומסי עבודה רבים - בעוד Dremio מייעלת עבור גמישות - Lake פתוח אחד, כלים רבים.
מבני עלויות ויחידות כלכליות
היחידות הכלכליות של "Dremio נגד Databricks" תלויות בשני משתנים: כמה חישוב מרוכז וכמה תנועת נתונים אתה נמנע.
- הכלכלה של Databricks משתפרת ככל שיותר עומסי עבודה (הנדסה, אנליטיקה, ML) מתאחדים בפלטפורמה. ריכוזיות מפחיתה את התקורה של האינטגרציה והתפשטות הספקים, שהיא עלות בפני עצמה. עם זאת, התפשטות הפלטפורמה יכולה להזמין אספקת יתר אם הממשל וניהול עומסי העבודה מפגרים.
- הכלכלה של Dremio משתפרת כאשר אתה מבטל העתקים כפולים ונמנע מיציאת נתונים. האצת שאילתות בטבלאות פתוחות פירושה פחות קפיצות ETL ופחות הוצאות מחסן עבור BI. עם זאת, אם צוותים מחברים שכבות נפרדות של ML, ממשל וקטלוג, העלות הכוללת תלויה באיזו מידה החלקים הללו פועלים יחד ביעילות.
ההחלטה היא לא רק תעריפי חישוב ענן; זה חוב ארכיטקטוני. עבור חברות בשוק הביניים עם צוותי נתונים מצומצמים, האינטגרציה של Databricks יכולה להיות זולה יותר לתפעול. עבור ארגונים המתוקננים ב-Iceberg, עם צרכני אנליטיקה מרובים ואילוצי יציאת ענן קפדניים, Dremio יכולה להפחית את העלות הכוללת על ידי מזעור העתקים וריכוז הביצועים ב-Lake.
ממשל, סיכון ותאימות: עלויות המעבר האמיתיות
כשמדובר ב"Dremio נגד Databricks", הממשל הוא המקום שבו עלויות המעבר מתגבשות. הישות שבבעלותה הרשאות, שושלת והגדרות סמנטיות שולטת בזיכרון הארגוני היקר ביותר על נתונים.
- Databricks Unity Catalog נועד להיות מקור האמת הקנוני בתוך הפלטפורמה: טבלאות, מודלים, תכונות והרשאות. זה אטרקטיבי עבור ארגונים המחפשים סמכות ממשל אחת על פני אנליטיקה ו-AI.
- Dremio מתייחסת לטבלה הפתוחה (לדוגמה, Iceberg) ולשכבה הסמנטית כמקור האמת. על ידי עיגון הממשל לנתונים פתוחים ולשכבה משותפת, ארגונים שומרים על תחליפיות ברמת המנוע. זה מפחית את הנעילה אך דורש משמעת באסטרטגיית הקטלוג.
פשרת הפשרה האסטרטגית ברורה: רכז את הממשל בפלטפורמה שבה הפרודוקטיביות גבוהה אך המעבר קשה, או רכז את הממשל ב-Lake ובשכבה הסמנטית שבה המעבר קל יותר אך סיכון האינטגרציה מופנם.
AI ונקודת הצבירה הבאה
AI מגדיל את חשיבות החישוב ומטא-הנתונים. כאשר LLM, RAG וחיפוש וקטורים מצטלבים עם אנליטיקה, נקודת הצבירה תופיע במקום שבו לולאת המשוב בין נתונים, תכונות ומודלים היא החזקה ביותר.
- הגישה של Databricks היא להיות מערכת ההפעלה עבור AI: לשלב חנויות תכונות, אינדקסים וקטוריים, אימון/הגשה של מודלים וממשל. אם לולאה זו נסגרת בתוך הפלטפורמה, ערך מצטבר ל-Databricks.
- הגישה של Dremio היא להיות רקמת החיבור מעל ה-Lake הפתוח: לאפשר גישה סמנטית מהירה לתכונות, טבלאות ווקטורים המאוחסנים בפורמטים פתוחים או במערכות סמוכות. אם תקני AI יישארו נזילים וארגונים יתעקשו על ניטרליות ענן, צבירה עשויה להעדיף את ה-Lake הפתוח והשכבה הסמנטית שלו.
שניהם אמינים. התוצאה כנראה משתנה לפי פלח: חברות מוצר ראשונות AI נמשכות לפלטפורמות משולבות; ארגונים מוסדרים או מרובי עננים מעריכים ממשל פתוח.
דינמיקת שוק: היכן כל אחד מנצח
שקול את "Dremio נגד Databricks" דרך הפריזמה של ארכיטיפים של קונים:
- ארגונים המחפשים אינטגרציה:
- פרופיל: צוותים בצמיחה גבוהה, הנדסת פלטפורמה מרכזית, סובלנות לריכוז ספקים.
- התאמה: Databricks. קונים אלה שואבים ערך משטח פנים מתרחב - סטרימינג, אצווה, ML - בתוך מישור שליטה אחד.
- ארגונים המחפשים אופציונליות:
- פרופיל: ארגונים גדולים, מנדטים מרובי עננים, השקעות BI קיימות, סטנדרטיזציה של Iceberg.
- התאמה: Dremio. קונים אלה רוצים BI בתת-שנייה ב-Lake, ממשל פתוח ואת היכולת להחליף רכיבים ככל שהצרכים מתפתחים.
- פרופיל: שוק ביניים או ארגון עם כמה עומסי עבודה משולבים וכמה דרישות Lake פתוחות.
- התאמה: שניהם, עם תיחומים ברורים: לדוגמה, Databricks עבור צינורות ML/תכונות; Dremio עבור BI-on-Lake ואנליטיקה בשירות עצמי.
בפועל, האזור האפור גדול. הגורם המכריע הוא אוריינטציית ממשל: אם Unity Catalog הופך למקור האמת הארגוני, Databricks מתפשטת. אם Iceberg + קטלוגים פתוחים + שכבה סמנטית מחזיקים את הקו, Dremio מתרחבת.
הקשר תחרותי וכוח משיכה של מערכת אקולוגית
"Dremio נגד Databricks" לא מתרחש בוואקום. Snowflake דוחפת לנתונים לא מובנים ו-AI; BigQuery ו-Synapse משתלבים בצורה הדוקה עם העננים שלהם; מנועים בקוד פתוח (Trino, Presto, Spark) וקטלוגים (Nessie, Glue) ממשיכים להתבגר. פורמטים של טבלאות הם האזור הניטרלי שבו מערכות אקולוגיות מתנגשות.
- אם Delta Lake זוכה למעמד סטנדרטי דה פקטו על פני המערכת האקולוגית, Databricks זוכה למינוף עמיד.
- אם Iceberg הופך לשפה הפרנקה על פני עננים ומנועים, העמדה של Dremio - ביצועים בטבלאות פתוחות - הופכת לשטח גבוה אסטרטגי.
התוצאה הסבירה ביותר היא הטרוגניות: פורמטים מרובים עם שכבות תרגום ויכולת פעולה הדדית. עתיד זה תומך מבנית בחברות ש (1) שולטות במישור שליטה משולב אחד, או (2) מצטיינות בביצועים ובממשל על פני פורמטים פתוחים. במילים אחרות, גם Databricks וגם Dremio יכולות לנצח - רק לא באותם חשבונות או עם אותו מהלך.
מסגרת החלטה: בחירה בין Dremio ל-Databricks
החלטה פרגמטית לגבי "Dremio נגד Databricks" מתחילה בעקרונות ראשונים:
- היכן יגור הממשל? אם אתה רוצה ממשל מרוכז בפלטפורמה המשתרע על פני נתונים ו-AI, נטה ל-Databricks. אם אתה רוצה ממשל פתוח, ממוקד קטלוג, נטה ל-Dremio.
- מהי אסטרטגיית ה-BI שלך? אם העדיפות שלך היא BI בהשהיה נמוכה ב-Lake עם תמציות מינימליות, ההאצות של Dremio ב-Iceberg/Parquet משכנעות. אם ה-BI שלך מוטמע בצינור משולב עם ML כבד, Databricks מפשטת את הפעולות.
- כיצד אתה מעריך אופציונליות? אם ניטרליות מרובת עננים ופורמטים הן מנדטים, Dremio מפחיתה את הנעילה לטווח ארוך. אם מהירות לערך וספק יחיד הם בעלי חשיבות עליונה, Databricks דוחסת את הזמן לפרודוקטיביות.
- איך נראה AI בעוד 12-24 חודשים? אם אתה מצפה לאימון מודלים כבד, חנויות תכונות וצינורות מקוריים וקטוריים, כוח המשיכה של פלטפורמת Databricks חזק. אם אתה מצפה ש-AI יישאר ממוקד ספקי שירות ומודלים, עם זריזות נתונים ב-Lake, Dremio מתיישרת עם העתיד הזה.
מפה את אלה מול מבנה הצוות, מודל התקציב ומדיניות הענן שלך. התשובה הטובה ביותר היא זו שמפחיתה חוב ארכיטקטוני תוך הגדלת ערך האופציה שלך.
תרחישים וארכיטקטורות מעשיות
- מודרניזציה של אנליטיקה ארגונית:
- מטרה: לאחד סילו נתונים מגוונים ל-Lake פתוח, להפעיל BI ולהתכונן ל-AI.
- גישה: לתקנן ב-Iceberg באחסון אובייקטים; לפרוס את Dremio כשכבת השאילתות והסמנטיקה; להשתמש בקטלוג חיצוני; להשתלב עם BI קיים. הוסף כלי הגשת מודלים לפי הצורך.
- מטרה: הנדסת תכונות רציפה, אימון/הגשה של מודלים, ממשל במקום אחד.
- גישה: לאמץ את Databricks Lakehouse; לרכז צינורות, MLflow ו-Unity Catalog; לחבר BI לתצוגות אוצרות בתוך הפלטפורמה; למזער תלות חיצונית.
- מטרה: לשמר אופציונליות עבור BI וטבלאות פתוחות תוך האצת ML.
- גישה: להפעיל את Databricks עבור ETL/ML ותחומים הנשלטים על ידי Unity; לשמור על Iceberg Lake החשוף באמצעות Dremio עבור אנליטיקה ושירות עצמי; לאכוף זהות ומדיניות משותפות.
אלה לא היפותטיים; הם משקפים כיצד קונים מקצים מישורי שליטה בהתבסס על המקום שבו הם רוצים שמינוף יגור.
מחווני KPI שחשובים
בעת הערכת "Dremio נגד Databricks", בצע אופטימיזציה עבור המדדים המסמנים ערך עמיד:
- זמן לתובנה ראשונה וזמן להשפעת ML: כמה מהר צוותים יכולים לחזור על עצמם מנתונים גולמיים ללוחות מחוונים או למודלים?
- עלות להגשה לכל צרכן אנליטיקה: האם עלויות יחידה עולות באופן ליניארי עם משתמשים או משתטחות באמצעות אחסון במטמון/האצות?
- שלמות ממשל: שושלת, הרשאות, ביקורת ואכיפת מדיניות חוצת תחומים.
- יחס שכפול נתונים: כמה עותקים נמצאים בטיסה? נמוך יותר עדיף - לסיכון ועלות.
- תפוקת AI: רעננות תכונות, קצב אימון מחדש ומהירות פריסת מודלים.
Databricks ו-Dremio משפרות זאת בדרכים שונות; האילוצים שלך קובעים אילו שיפורים חשובים ביותר.
השלכות לתעשייה: לאן השוק הולך
הסיפור הגדול יותר ב"Dremio נגד Databricks" הוא ההגדרה מחדש של פורמטים וקטלוגים כנכסים אסטרטגיים. אם Iceberg ממשיכה לתקנן סמנטיקה של טבלאות פתוחות, ספקים המספקים את הביצועים והממשל הטובים ביותר על גביה יזכו בנתח שוק. אם זרימות עבודה משולבות של AI הופכות לעדיפות הקונה הדומיננטית, פלטפורמות מגובשות ימשיכו לאחד תקציבים.
בטווח הבינוני, צפו ל: (1) המשך התכנסות של אנליטיקה וממשל AI, (2) הפשטות וקטוריות ותכונות טבעיות יותר בתוך שתי הפלטפורמות ו (3) שילוב BI עמוק יותר עם שכבת ה-Lake כדי לבטל תמציות. הגבול התחרותי אינו עוד תפוקת SQL בסיסית; זה מי הבעלים של לולאת המשוב בין נתונים, סמנטיקה ותוצאות AI.
הערה על כלי האצת זרימת עבודה
מנקודת מבט אסטרטגית, השכבה המתהווה מעל Dremio ו-Databricks היא ממשק הפרודוקטיביות בסיוע AI - שבו אנליסטים, מהנדסים ומנהיגים מקיימים אינטראקציה עם נתונים ומודלים. שקול את Sider.AI: כעוזר AI המשתלב על פני מסמכים וזרימות עבודה, הוא מדגים כיצד מינוף יכול לעבור לכלים הדוחסים זמן חשיבה - טיוטת שאילתות, סיכום ממצאים או תזמור ניתוחים מרובי שלבים על פני מנועים. בין אם תבחר ב-Dremio או ב-Databricks מתחת, הממשק המשפר את מהירות ההחלטה קובע לעתים קרובות ROI ממומש. מסקנה: בחירת צד על ידי בחירת אסטרטגיה
"Dremio נגד Databricks" מובן בצורה הטובה ביותר כשתי אסטרטגיות אמינות לאותה מטרה: תובנה מהירה יותר, מנוהלת ו-AI. Databricks משלבת את ה-Lakehouse כדי להפנים מורכבות ולצבור ערך בתוך פלטפורמה אחת. Dremio מחצינה מורכבות באמצעות פורמטים פתוחים ושכבה סמנטית, ושומרת על אופציונליות ומפחיתה חוב ארכיטקטוני ב-Lake.
הבחירה שלך היא בחירה אסטרטגית. אם אתה רוצה משטח בקרה יחיד להפעלת ניתוחים ובינה מלאכותית עם אמצעי הגנה חזקים, סביר להניח ש-Databricks תגדיל את הערך עבורך. אם אתה רוצה אגם פתוח, ראשון מסוג Iceberg, שעליו מושתת BI ושומר על ספקים ניתנים להחלפה, Dremio מתאימה למטרה זו. התשובה הלא נכונה היא זו שמבצעת אופטימיזציה עבור מדד ביצועים תוך התעלמות מהיכן אתה רוצה שהמינוף יהיה. החלט על כך קודם; הכלי יבוא אחר כך.
נספח: תמונת מצב של תכונות לפי תכונה (קונספטואלי)
- פורמטי טבלה: Databricks (ראשון מסוג Delta, תמיכה פתוחה) לעומת Dremio (ראשון מסוג Iceberg, פורמטים פתוחים)
- מחשוב: Databricks (Spark/Photon, ML משולב) לעומת Dremio (SQL בעל ביצועים גבוהים, השתקפויות)
- ממשל: Databricks ({Unity Catalog}) לעומת Dremio (ממשל סמנטי + קטלוגים פתוחים)
- AI: Databricks (חנות תכונות, רישום מודלים, וקטור) לעומת Dremio (שילובים פתוחים, AI על גבי אגם)
- BI: Databricks (זרימות עבודה משולבות, מחברים) לעומת Dremio (BI של תת-שנייה על גבי אגם, מיצויים מינימליים)
תמונת המצב היא להמחשה; האסטרטגיה היא מכרעת. זהו עיקר הדיון "Dremio לעומת Databricks."
שאלות נפוצות
ש1: האם Databricks טובה יותר מ-Dremio עבור עומסי עבודה של AI?
אם מפת הדרכים שלך מתמקדת בהנדסת תכונות, אימון מודלים וממשל מאוחד, ה-{lakehouse} המשולב של Databricks בדרך כלל מנצח. עבור ארגונים שמתעדפים פורמטים פתוחים ושירותי AI ניתנים להרכבה, הגישה של Dremio לאגם פתוח משמרת את הגמישות תוך שהיא מאפשרת GenAI על גבי {Iceberg}.
ש2: מתי Dremio עולה על Databricks עבור BI?
Dremio מצטיינת כשאתה רוצה BI של תת-שנייה ישירות על אגם הנתונים עם מינימום תמציות והעתקים. ההאצות שלה על טבלאות פתוחות (למשל, {Apache Iceberg}) מפחיתות את תנועת הנתונים ומייעלות את עלות השירות עבור קהלי ניתוח רחבים.
ש3: האם בחירה ב-Databricks נועלת אותי לתוך {Delta Lake}?
Databricks מבצעת אופטימיזציה עבור {Delta Lake} אך תומכת בפורמטים פתוחים; הנעילה המעשית מגיעה מממשל הפלטפורמה ({Unity Catalog}) ומזרימות עבודה משולבות. אם אתה רוצה תחליפיות ברמת המנוע, עגן את הממשל לקטלוגים פתוחים ולפורמטי טבלה.
ש4: האם אני יכול להריץ את Dremio ו-Databricks ביחד?
כן. ארגונים רבים משתמשים ב-Databricks עבור ETL/ML וב-Dremio עבור BI-on-lake וניתוח בשירות עצמי. המפתח הוא יישור ממשל - החלט היכן האמת הסמנטית נמצאת כדי להימנע ממדיניות מפוצלת ומערכות נתונים משוכפלות.
ש5: איך עלי להחליט בין Dremio ו-Databricks לשנת 2025?
התחל עם ממשל ויציבת AI: שליטה ממוקדת פלטפורמה ו-ML משולב תומכים ב-Databricks; פורמטי טבלה פתוחים, גמישות מרובת עננים ומהירות BI תומכים ב-Dremio. בצע אופטימיזציה להפחתת חוב ארכיטקטוני וערך אופציה עתידי, לא רק ביצועים ראשיים.
