Einführung in die Cloudera Data Platform – die erste Daten-Cloud in der Branche für Unternehmen
Die CDP verwaltet und sichert den Datenlebenszyklus über alle wichtigen Public und Private Clouds hinweg, indem sie lokale Umgebungen nahtlos mit Public Clouds verbindet und so ein Hybrid-Erlebnis schafft. Dank folgender Funktionen der CDP, kann die IT die vom Unternehmen gewünschte Geschwindigkeit und Agilität liefern:
- Kontrolle der Cloud-Kosten mit automatischer Skalierung, Außerkraftsetzung und Wiederaufnahme
- Optimierung von Workloads basierend auf Analysen und maschinellem Lernen
- Anzeige der Datenherkunft über beliebige Clouds und transiente Cluster
- Verwendung einer einzigen Sicht auf Hybrid- und Multi-Clouds
- Skalierung auf Petabytes von Daten und Tausende verschiedener Benutzer
Sicherheit und Governance auf Unternehmensniveau
Sichern und regulieren Sie Plattform- und Metadaten und steuern Sie Funktionen mit dedizierten, integrierten Schnittstellen, um sie zu verwalten. Richtlinien für Datensicherheit, Governance und Kontrolle werden einmal festgelegt und überall konsequent durchgesetzt, um Betriebskosten und Geschäftsrisiken zu minimieren und gleichzeitig eine vollständige Auswahl und Flexibilität der Infrastruktur zu ermöglichen.
Editionen der Cloudera Data Platform
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CDP-Public-Cloud-Dienste
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Analysen mit der CDP Private Cloud
CDP-Public-Cloud-Dienste
Erstellen und verwalten Sie sichere Data Lakes, Selfservice-Analysen und Services für maschinelles Lernen, ohne die Software der Datenplattform installieren und verwalten zu müssen.
Data Hub
Erleichtern Sie die Entwicklung unternehmenskritischer datengestützter Anwendungen unter Berücksichtigung von Sicherheit, Governance, Skalierung und Kontrolle während des Datenlebenszyklus.
Data Warehouse
Setzen Sie das Potenzial eines Hybrid- und Multi-Cloud-Data-Warehouse-Services für alle modernen Selfservice- und Advanced-Analytics-Anwendungsfälle in großem Maßstab frei.
Maschinelles Lernen
Beschleunigen Sie die Entwicklung überall und genau im richtigen Maß mit Selfservice-ML-Arbeitsbereichen und den zugrunde liegenden Rechen-Clustern.
Daten-Engineering
Orchestrieren, operationalisieren und automatisieren Sie komplexe Datenpipelines, um die Effizienz zu erhöhen und die Wertschöpfung zu beschleunigen.
Data Visualization
Stellen Sie vielfältige visuelle Dashboards und Anwendungen, die die Umsetzung analytischer Erkenntnisse in Ihrem Unternehmen vorantreiben, übersichtlich bereit.
Operative Datenbank
Bringen Sie unvergleichliche Skalierbarkeit und Leistung in Ihre unternehmenskritischen Anwendungen ein und sichern Sie gleichzeitig die zukünftige Bereitschaft für aufkommende Datenmodelle.
Analysen mit der CDP Private Cloud
Die CDP Private Cloud wurde für Hybrid-Clouds entwickelt. Sie verbindet lokale Umgebungen und Public Clouds nahtlos mit durchgängiger, integrierter Sicherheit und Governance.
Maschinelles Lernen
Beschleunigen Sie KI von der Forschung bis zur Produktion durch Selfservice-Zugriff auf offene Tools für durchgängige Machine-Learning-Workflows.
Data Warehouse
Modernisieren Sie Analysen mit einer Lösung, die automatisch skaliert, in hohem Maß kongruent und kosteneffizient ist, und die Daten überall und in großem Maßstab akquiriert.
Herkömmliche Workloads
Unterstützen Sie den Datenlebenszyklus mit einer Reihe von Analyse-Engines, die Streaming, Data-Engineering, Data Marts, Operational Database und Data Science umfassen.
Weitere Produkte
Cloudera DataFlow
Verwalten Sie Ihre Streaming-Daten vom Netzwerkrand bis zum Unternehmen – schnell, sicher und priorisiert für Analysen mit eindeutiger Rückverfolgbarkeit.
Workload XM
Optimieren Sie Workloads, Anwendungsperformance und Infrastrukturkapazitäten für Data Warehousing, Data Engineering und Umgebungen für maschinelles Lernen.
Cloudera Data Science Workbench
Beschleunigen Sie die Erstellung, Skalierung und Bereitstellung von Lösungen für maschinelles Lernen und erweiterte Analysen mit schneller, einfacher und sicherer Selfservice-Data-Science für Unternehmen.
Forschung: Cloudera Fast Forward
Erhalten Sie Zugang zu Studien, die schwerpunktmäßig neue Trends im Bereich des maschinellen Lernens behandeln sowie zu funktionierenden Prototypen, die diese Trends veranschaulichen.
Herkömmliche Plattformen
Enterprise Data Hub
Die moderne Plattform für maschinelles Lernen und Multifunktionsanalysen in jeder Cloud mit zuverlässigen Sicherheits- und Governance-Richtlinien, die überall angewendet werden.
Hortonworks Data Platform
Ein Open-Source-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze aus mehreren Quellen.
Migration zur CDP
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