Коммерческие OLAP-системы экономически недоступны организациям с ограниченными финансовыми возможностями. Аналитическую обработку данных значительных объемов в этих организациях можно осуществить с использованием open source программных систем на экономичной кластерной платформе. Ранее созданные Clusterix-подобные СУБД были недостаточно эффективны по критерию «производительность/стоимость». С целью повышения эффективности подобных систем в статье рассматривается их дальнейшее развитие путем полной загрузки процессорных ядер в комплексе с GPU-акселерацией (системы Clusterix-N, N – от New) вплоть до разработки системы, сравнимой по эффективности с открытой системой Spark, полагаемой в настоящее время наиболее перспективной. За основу развития была принята методология конструктивного моделирования систем.
аналитическая обработка данных значительных объемов, open source программные системы на кластерной платформе, повышение эффективности clusterix-подобных субд, полная загрузка процессорных ядер, сравнение со spark, принятая методология