Steffen Kläbe, do ACIAN, concedido por análises de dados modernas

A computação em nuvem tem sido uma das tecnologias mais inovadoras das últimas duas décadas, mas para onde está indo? Como explica o pesquisador sênior do ACTIAN, Steffen Kläbe, em uma dissertação, a computação em nuvem se tornou uma tecnologia transformadora, impulsionada por avanços em sistemas distribuídos, virtualizações e redes rápidas. Ele oferece benefícios importantes, como uso elástico e econômico de recursos, facilidade de uso, uma barreira baixa de entrada em ambientes gerenciados e acessibilidade para hardware heterogêneo.

Como resultado, o design do software deve ser repensado para apoiar nativamente os benefícios dos ambientes em nuvem. Estas são apenas algumas das idéias que Kläbe apresenta em seu Ph.D. Tese “Analítica de dados moderna na era da nuvem”.

Kläbe foi recentemente homenageado com o Prêmio de Dissertação de Sistemas de Informação pela Sociedade de Informática Alemã para sua tese. Ele recebeu o prêmio na conferência Business, Technology and Web (BTW) 2025 em Bamberg, Alemanha.

O prestigioso prêmio reconhece a principal pesquisa de doutorado no campo nos últimos dois anos, tornando -o um dos prêmios mais significativos desse setor. Kläbe, que trabalha no escritório de Llmenau de Actian em Turíngia, Alemanha, foi uma das duas únicas pessoas a receber o prêmio este ano, destacando o impacto e a importância de sua pesquisa para empresas modernas.

Recebendo reconhecimento da indústria e causando um impacto nos negócios

Na conferência BTW 2025, Kläbe apresentou um papel de destaque ACIAN VECTOR 7.0 a aproximadamente 200 líderes da indústria e pesquisa que estavam na platéia. Ele compartilhou como o Vector, um banco de dados de análise altamente performante, não apenas se destaca no desempenho, mas também oferece recursos para integração com os ecossistemas modernos e para melhorar a facilidade de uso para os clientes.

O colega de trabalho de Kläbe, Stefan Hagedorn, engenheiro de software principal da ACTIAN, também apresentado no evento. O tópico de Hagedorn, “Experiências de implementar o TPCX-AI”, explicou as idéias e aprendizagens de sua equipe ao usar o vetor para executar cargas de trabalho de aprendizado de máquina da referência padronizada de TPCX-AI.

As discussões que seguiram essas apresentações reforçaram as implicações práticas das pesquisas de Kläbe e Hagedorn para enfrentar os desafios de dados do mundo real. Essas conversas destacaram a crescente necessidade de soluções de alto desempenho que podem lidar com cargas de trabalho de análise modernas.

Foto de Maximilian Schüle

Um holofote nos sistemas de gerenciamento de dados baseados em nuvem

A dissertação KLäbe aborda os crescentes desafios dos bancos de dados tradicionais para lidar com casos de uso modernos. No ambiente atual, onde as cargas de trabalho de análise e aprendizado de máquina em tempo real estão remodelando o gerenciamento de dados, a KLäbe propõe soluções que se concentram na computação em nuvem e na análise moderna como áreas-chave que mudam a maneira como os sistemas são projetados e usados.

Sua pesquisa fornece soluções práticas para otimizar a escalabilidade, elasticidade e desempenho na computação em nuvem. As principais áreas de foco incluem:

• Escala elástica Para mecanismos de banco de dados distribuídos, garantindo a alocação de recursos perfeita com base nas demandas da carga de trabalho.
• Restrições aproximadas de banco de dados Para combinar a ingestão de dados de granulação fina de inúmeras fontes e a necessidade de análises em tempo real em dados ao vivo.
• Um novo método de partição de dados Isso, com restrições aproximadas ativadas, oferece desempenho robusto de consulta.

Esses avanços estão alinhados com as necessidades em evolução das empresas. Ao otimizar as plataformas que processam com eficiência vastas quantidades de dados em tempo real, permanecendo com relação custo-benefício e escalável, as organizações podem obter insights acionáveis ​​mais rapidamente e melhorar a tomada de decisões.

Aprimorando as cargas de trabalho modernas com a integração de aprendizado de máquina

Indo além da otimização da infraestrutura, a pesquisa da KLäbe investiga as cargas de trabalho modernas de banco de dados, principalmente no que diz respeito às funções definidas pelo aprendizado de máquina e ao usuário (UDFS). Sua pesquisa abrange:

• Suporte eficiente para UDFs, especialmente para integrar soluções do Python.
• Integração de inferência de aprendizado de máquina no nível do motor, simplificando a aplicação de modelos preditivos nos sistemas de banco de dados.

A tese de Kläbe finalmente investiga os sistemas de gerenciamento de banco de dados analíticos e seus pontos de interação com o ambiente em nuvem. Ele identifica desafios que devem ser abordados para entregar e apoiar os benefícios da nuvem quando comparados às implantações tradicionais e locais.

Moldando o futuro do gerenciamento de dados

A pesquisa da KLäbe fornece um roteiro para computação em nuvem e evolução do banco de dados, tornando as análises modernas mais acessíveis e eficientes. Seu trabalho premiado ajuda a promover um negócio e um entendimento acadêmico do futuro do gerenciamento de dados. Por exemplo, a escala elástica, o Python UDF e os recursos de inferência de aprendizado de máquina no Database agora fazem parte dos produtos de actiense.

À medida que a era da nuvem continua a redefinir como os dados são gerenciados, o trabalho de Kläbe oferece informações para pavimentar o caminho para soluções de dados mais eficientes, inteligentes e escaláveis. Para aqueles interessados ​​em explorar a dissertação completa, está disponível aquicom um resumo de 10 páginas acessível aqui.

Esta não é a primeira vez que Kläbe é reconhecido por sua pesquisa. Em uma conferência conjunta de 2023 por EDBT/ICDT na Grécia, ele recebeu um prêmio de Melhor Papel para sua pesquisa sobre Particionamento multi-teclado para performance de consulta robusta.