Informacje ogólne
Kompleksowa platforma do przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym od krawędzi po chmurę.
Cloudera DataFlow (CDF) to skalowalna platforma do analityki na danych czasu rzeczywistego, umożliwiająca pozyskiwanie, transformację i analizę danych oraz podejmowanie natychmiastowych decyzji. DataFlow odpowiada na następujące wyzwania:
- Przetwarzanie danych o dużym wolumenie w czasie rzeczywistym
- Śledzeniu ścieżki pochodzenia i przepływu danych
- Zarządzaniu i monitorowaniu agentów w urządzeniach brzegowych i źródłach danych strumieniowych
- Uzyskiwanie analiz w czasie rzeczywistym i możliwych do wykorzystania informacji na podstawie strumieni danych
Rozszerzenie DataFlow do chmury publicznej
Wszystkie możliwości DataFlow są udostępniane w ramach chmury publicznej Cloudera Data Platform (CDP) za pośrednictwem usług Data Hub platformy CDP. Skorzystaj z kluczowych zalet CDP, takich jak szybkie udostępnianie klastra, zarządzanie i monitorowanie, a także rozwiązania Shared Data Experience (SDX), które zapewnia ujednoliconą warstwę bezpieczeństwa i zarządzania we wszystkich komponentach DataFlow.
Platforma Cloudera DataFlow
Edge & Flow Management
Kontroluj i monitoruj urządzenia krawędziowe oraz zarządzaj nimi w ramach inicjatyw związanych ze strumieniami danych i IoT oraz dostarczaj strumienie danych w czasie rzeczywistym, korzystając z pozyskiwania i zarządzania bez potrzeby programowania.
Streams Messaging
Buforuj i skaluj ogromne ilości pozyskiwanych danych, aby zaspokoić potrzeby w zakresie danych w czasie rzeczywistym innych aplikacji korporacyjnych i chmurowych.
Stream Processing & Analytics
Zapewnij wgląd w czasie rzeczywistym, aby poprawić wykrywanie zdarzeń krytycznych i reagowanie na nie, uzyskując cenne rezultaty biznesowe.
Przykłady wykorzystania
Modernizacja rejestrowania
Klient 360
Wgląd w czasie rzeczywistym
Modernizacja logowania
Uwolnij wartość danych generowanych maszynowo dzięki modernizacji rejestrowania CDF.
Modernizacja logowania to holistyczne podejście do uwolnienia wartości danych generowanych maszynowo poprzez obniżenie kosztów przetwarzania i udostępnienie szeregu nowych przypadków użycia analityki. Osiąga się to poprzez pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, przetwarzanie krawędziowe, transformację i kierowanie danych logów do analizy opisowej, preskryptywnej i predykcyjnej.
Klient 360
Uzyskaj pełny obraz swojego klienta, zbierając wszystkie dane z wielu źródeł.
Jedną z głównych inicjatyw w zakresie transformacji cyfrowej w organizacjach jest poznanie pełnego obrazu klientów. Dane klientów istnieją jednak w wielu źródłach danych, takich jak tradycyjne bazy danych przedsiębiorstw, jeziora danych, magazyny w chmurze i kanały społecznościowe. Funkcje pozyskiwania danych i przesyłania wiadomości CDF umożliwiają bezproblemowe pozyskiwanie, łączenie, wzbogacanie i przetwarzanie danych ze wszystkich tych źródeł danych oraz zapewniają pełną widoczność klienta.
Wgląd w czasie rzeczywistym
Przewiduj awarie i podejmuj działania naprawcze w czasie rzeczywistym.
Wdrożenia IoT lub analityki na strumieniu danych są na tyle dobre, na ile potrafisz wykorzystać wartość danych, które pozyskujesz w czasie rzeczywistym. Przypadki użycia IoT, takie jak konserwacja predykcyjna lub monitorowanie pacjentów, wymagają natychmiastowego przyswajania i przetwarzania danych w celu wygenerowania predykcyjnych i preskryptywnych analiz w czasie rzeczywistym. W niektórych przypadkach mogą to być informacje ratujące życie.
