Rozwiązanie Cloudera Data Science zapewnia łatwy dostęp do danych przechowywanych w klastrze. Korzystając z rozwiązań Cloudera Twoja organizacja będzie mogła stosować na szeroką skalę zaawansowane techniki inżynierii danych, data science i uczenia maszynowego. A to wszystko niezależnie od tego, czy dane są przechowywane w lokalnym centrum danych, w chmurach publicznych lub w obu miejscach jednocześnie Dzisiejsza, właściwa informacja prowadzi do lepszych decyzji w dniu jutrzejszym.
Elastyczność i wydajność, które może zapewnić jedynie Cloudera
Nie ma lepszego rozwiązania w obszarze nowoczesnego przetwarzania danych w trybie batch i strumieniowym niż rozwiązanie Cloudera. Dzięki technologią takimi jak Apache Spark™ zaawansowane procesy przetwarzania mogą przebiegać znacznie szybciej niż w przypadku technologii tradycyjnej. Rezultat? Szybki i skalowalny SQL na dużych wolumenach danych oraz elastyczny silnik przetwarzania z otwartymi interfejsami dla Twojego biznesu. Dodatkowo możesz rozszerzyć widoczność danych do tych w trakcie pozyskiwania dzięki możliwości interaktywnego wyszukiwania i wykonywania SQL na strumieniach danych.
Chmura do wszystkiego
Czemu nie miałbyś wykonywać tylu przetwarzań w chmurze ile się da? Nieważne, czy uruchamiasz procesy w środowisku obsługującym wielu użytkowników czy projektujesz zadania wykorzystujące infrastrukturę chmurową dla określonych procesów, takich jak ETL lub uczenie maszynowe. Rozwiązanie Data Engineering likwiduje ograniczenia obliczeniowe i pamięciowe w celu ograniczenia kosztów posiadania, przy jednoczesnym składowaniu danych na wszystkich etapach cyklu życia środowiska. Oszczędzisz jeszcze więcej wykorzystując najtańszą infrastrukturę dzięki wsparciu dla instancji spot w Amazonie.
Rób to, co robisz, ale lepiej
Cloudera umożliwia wykorzystanie data science na dużych wolumenach danych. Daje inżynierom narzędzia do stworzenia procesów przetwarzania danych i budowy aplikacji dla różnych grup użytkowników. Osiągniesz to wszystko dzięki jednemu produktowi oferującemu niezawodną kontrolę polityki, dostępu i bezpieczeństwa przy jednoczesnej pełnej widoczności całego cyklu życia danych.
Zapomnij o przeszkodach
Skalowanie biznesu z` pomocą najbardziej ambitnych celów jeszcze nigdy nie było takie łatwe. Umożliwimy Ci korzystanie z eksploracyjnej analizy danych na szeroką skalę, budowę modeli uczenia maszynowego wykorzystując rozproszone przetwarzanie danych oraz predykcję dla danych strumieniowych. Cloudera oferuje bogaty interfejs programowania i nowoczesne biblioteki umożliwiające szybkie wdrożenie i eksploatacje modeli.
Zobacz: Głębokie uczenie poszerza granice tego, co osiągalne
Twoje dane — Twoje rozwiązania.
Zarządzaj danymi i metadanymi w platformie oraz kontroluj jej funkcje za pomocą dedykowanych, w pełni zintegrowanych interfejsów. Zasady bezpieczeństwa, zarządzania i kontroli są definiowane tylko raz dla wszystkich aplikacji, co znacząco obniża koszty operacyjne i ryzyko biznesowe, nie ograniczając przy tym możliwości wyboru infrastruktury i związanej z tym elastyczności.
Kluczowe zastosowania
Przetwarzanie danych
Wybierz najlepsze rozwiązanie dla swoich procesów: tryb wsadowy, interaktywne lub realizowane w czasie rzeczywistym.
- Błyskawiczne pozyskiwanie danych czasu rzeczywistego: możliwość pozyskiwania wszystkich typów danych, ze wszystkich źródeł
- Skalowalna, wydajna architektura
- Lepszy dostęp i więcej typów danych
Uczenie maszynowe
Łatwy i wydajny dostęp do danych dla wielu użytkowników redukujący czas przygotowania analiz.
- Rozproszone uczenie maszynowe
- Znane interfejsy API
- Zintegrowane przetwarzanie w trybie batch i strumieniowym
Przetwarzanie strumieniowe
Przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
- Niezawodne i wyjątkowo wydajne przetwarzanie ciągłych strumieni danych
- Podobne interfejsy API oraz paradygmat programowania dla przetwarzania w trybie batch i strumieniowego
- Uproszczone interfejsy API dla typowych zadań strumieniowych
- Biblioteka MLlib dla analityki predykcyjnej na strumieniach danych
Eksploracyjna nauka o danych
Zwiększ potencjał programowania statystycznego przy dużych wolumenach danych.
- Znane interfejsy API
- Zintegrowane przetwarzanie w trybie batch i strumieniowym
