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Optimiert für Ihre Umgebung

Erhalten Sie sofortigen Self-Service-Zugriff auf Daten, die auf Amazon S3 oder Azure Data Lake gespeichert sind. Es sind keine Datenkopien, -extrakte oder proprietäre Speicherformate erforderlich. Führen Sie jederzeit Berichte und Abfragen mit schneller, vorhersehbarer Leistung aus.

Skalierbar und gemeinsam nutzbar

Vergrößern und verkleinern Sie Workloads, um den Geschäftsanforderungen mit einer integrierten Kostenoptimierung gerecht zu werden. Gehen Sie über SQL hinaus mit Unterstützung für Data Science, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analytik. Teilen Sie dann Ihre Arbeit, Ihre Daten und Erkenntnisse.

Sicher und verwaltet

Integrieren Sie Ihre Sicherheitsrichtlinien in Ihr Data Warehouse und verwalten Sie Datenherkunft und Workload-Historie selbst nachdem Cluster wegfallen. Verwalten Sie mühelos unbegrenzte Tenants und pflegen Sie einheitliche Sicherheit und Governance mit Cloudera SDX.

Entdecken Sie das moderne Data Warehouse in der Cloud

Cloudera Altus Data Warehouse kombiniert die Self-Service- und On-Demand-Infrastruktur einer öffentlichen Cloud mit einer leistungsstarken, skalierbaren und kosteneffektiven Plattform für Exploration, Experimentierung und Analyse. Altus Data Warehouse ist verfügbar mit AWS und Microsoft Azure.

Der SDX-Unterschied

Über die SDX-Fähigkeiten (Shared Data Experience) von Cloudera Altus können Hunderte BI-Nutzer, Datentechniker und Data Scientists Workloads isolieren und über ein einziges Shared Repository Daten und Datenkontext betreiben. Dieser Kontext verbleibt in transienten Umgebungen, sodass ein terminiertes Cluster keinen Verlust von Geschäftsdefinitionen, Sicherheitsrichtlinien oder Datenherkunft zur Folge hat. Auf diese Weise ist es einfacher und sicherer, anspruchsvolle datengesteuerte Anwendungen sogar in verschiedenen Cloud-Umgebungen zu entwickeln.

Mehr erfahren

Sind Sie an ETL und Datenverarbeitung in der Cloud interessiert?

Dann fangen Sie damit an, Ihre Datenpipelines schnell und einfach mit  Altus Data Engineering, verfügbar auf AWS and Microsoft Azure, in der Cloud auszuführen.

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