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Hybride Daten als Gebot der Stunde

Mit unserer hybriden Datenplattform unterstützen wir Menschen dabei, komplexe Daten an jedem beliebigen Ort schneller und einfacher in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Nutzen Sie das Potenzial all Ihrer Daten

Wir unterstützen Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse von Daten aller Art – Maschinen- und Transaktions- sowie strukturierten und unstrukturierten Daten – und an jedem Ort: In Clouds wie AWS, Azure und GCP. In lokalen Rechenzentren. Und an der Edge, wo Maschinendaten entstehen.


Wir liefern Cloud-native Datenanalysen für Datenverteilung, Daten-Engineering, Data Warehousing, Transaktionsdaten, Data Science und maschinelles Lernen, die sich auf verschiedene Infrastrukturen übertragen lassen. Mit uns liefern Sie die richtigen Analysen zur richtigen Zeit in die richtige Cloud.


Entdecken Sie ungeahnte Möglichkeiten.

Akzeptanz der Hybrid Cloud: Eine wachsende Priorität für Unternehmen

Ein ausschließlicher Fokus auf die Cloud vernachlässigt die riesige Menge an Enterprise-Daten, die sich in lokalen Umgebungen befindet. Unternehmen erkennen zunehmend den Wert einer hybriden Datenplattform, die überall ausgeführt werden kann und es ihnen ermöglicht, all ihre Daten zu nutzen und schneller bessere Entscheidungen zu treffen.

67 %

der Workloads von Unternehmen werden in Public- und Private-Cloud-Implementierungen ausgeführt.


Quelle: IDC, Cloud Growth, Migration, and Repatriation Continue to Gain Momentum, März 2020, US46119020

57 %

der Unternehmen setzen auf hybride IT-Umgebungen, die sowohl lokale Ressourcen als auch die Public Cloud auf integrierte Weise nutzen.

Quelle: 451 Research (Teil von S&P Global Market Intelligence), Cloud Price Index, Januar 2021

82 %

der Unternehmen berichten, dass sie einen hybriden Cloud-Ansatz verfolgen, der die Nutzung von Public und Private Clouds kombiniert.


Source: Flexera, State of the Cloud Report, 2021

Moderne Datenarchitekturen zur Lösung komplexer Probleme und Entlastung der IT

Die Komplexität hybrider Daten stellte Unternehmen bei Zugriff, Nutzung und Wertschöpfung vor immer größere Herausforderungen – zumindest so lange, bis moderne Datenarchitekturen auftauchten.

Einheitliche Data Fabric

Behalten Sie dank durchgängiger Sicherheit und Governance die Kontrolle, ohne die Implementierung zu verlangsamen:

  • intelligente und sichere Orchestrierung all Ihrer verteilten Datenquellen mit Selfservice-Ansatz

  • Schaffung eines einheitlichen, zuverlässigen und umfassenden Überblicks über all Ihre Daten

  • Bereitstellung einer Rundumsicht über mehrere Cloud- und lokale Umgebungen hinweg
Offenes Data Lakehouse

Nutzen Sie all Ihre Daten zur Bewältigung geschäftskritischer Herausforderungen durch:

  • Vorab-Integration der Daten für erweiterte analytische Anwendungsfälle
  • Bereitstellung von Multifunktionsanalysen zu Streaming- und gespeicherten Daten in einem Cloud-nativen Objektspeicher in verschiedenen Cloud- und lokalen Umgebungen
  • einfachen Zugriff auf Benutzer mit ihrem bevorzugten Analysewerkzeug dank des offenen Formats von Apache Iceberg
Skalierbares Data Mesh

Ermöglichen Sie schnellere, einfachere und kostengünstigere Realisierung von Datenanwendungen der nächsten Generation durch:

  • Bereitstellung vertrauter und gemeinsamer Selfservice-Datendienste für den gesamten Lebenszyklus auf jeder Domäne
  • Übertragung der Verantwortung und Zuständigkeit für eigene Datenprodukte an einzelne Benutzer und Teams
  • Gewährleistung durchgängiger Sicherheit und Governance sowohl innerhalb von als auch über mehrere Domänen hinweg, um globale Governance und offene Standards zu bieten

10 wesentliche Elemente einer hybriden Datenplattform

1. Verteiltes Cloud-Modell

Betrieb als zentrale Plattform für Private und Public Clouds sowie die Edge, um Daten und Workloads ohne kostspielige Umschreibungen oder Überarbeitungen reibungslos in beide Richtungen verschieben zu können


2. Portable, interoperable Datenservices

Abdeckung des gesamten Datenlebenszyklus, von der Akquise bis hin zu Umwandlung, Warehousing und maschinellem Lernen, und Übertragung auf verschiedene Clouds ohne Refactoring oder Neuentwicklung


3. Datenservices für alle Fälle

Verarbeitung aller Datentypen – strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert –, je nach gegebener oder geforderter Bereitstellung: Echtzeit, Streaming und Batch

1. Verteiltes Cloud-Modell

Betrieb als zentrale Plattform für Private und Public Clouds sowie die Edge, um Daten und Workloads ohne kostspielige Umschreibungen oder Überarbeitungen reibungslos in beide Richtungen verschieben zu können


2. Portable, interoperable Datenservices

Abdeckung des gesamten Datenlebenszyklus, von der Akquise bis hin zu Umwandlung, Warehousing und maschinellem Lernen, und Übertragung auf verschiedene Clouds ohne Refactoring oder Neuentwicklung


3. Datenservices für alle Fälle

Verarbeitung aller Datentypen – strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert –, je nach gegebener oder geforderter Bereitstellung: Echtzeit, Streaming und Batch

 

4. Getrennte Rechen- und Speicherumgebung

Dimensionierung von Rechen- und Speicherumgebung auf unabhängige und flexible Weise, sodass Unternehmen Anbieter basierend auf Faktoren wie Preis, Leistung oder Standort optimal zusammenstellen können


5. Gemeinsame Tools

Bereitstellung einer einzigen, einheitlichen Ansicht für Benutzer zur Verfolgung von Auslastung, Ressourcenverbrauch, Leistung und Kosten sowie der Tools zur Verwaltung und Optimierung der Hardware im Rechenzentrum und der Cloud-Infrastruktur


6. Orchestrierung und Verwaltung

Orchestrierung und Automatisierung von Verwaltungs-Workflows, sodass die komplexe Nutzung mehrerer Datenservices über heterogene Clouds hinweg entfällt

4. Getrennte Rechen- und Speicherumgebung

Dimensionierung von Rechen- und Speicherumgebung auf unabhängige und flexible Weise, sodass Unternehmen Anbieter basierend auf Faktoren wie Preis, Leistung oder Standort optimal zusammenstellen können


5. Gemeinsame Tools

Bereitstellung einer einzigen, einheitlichen Ansicht für Benutzer zur Verfolgung von Auslastung, Ressourcenverbrauch, Leistung und Kosten sowie der Tools zur Verwaltung und Optimierung der Hardware im Rechenzentrum und der Cloud-Infrastruktur


6. Orchestrierung und Verwaltung

Orchestrierung und Automatisierung von Verwaltungs-Workflows, sodass die komplexe Nutzung mehrerer Datenservices über heterogene Clouds hinweg entfällt

 

7. Plattformübergreifende Sicherheit und Governance

Sicherheit und Governance über alle Bereitstellungen hinweg, um den Erfolg der Hybrid Cloud zu gewährleisten und Mobilität von Daten und Services zu ermöglichen


8. Automatisierte, optimierte Workload-Platzierung

Anpassung an Veränderungen zur Gewährleistung einer kontinuierlichen, optimalen Bereitstellung ohne Refactoring, indem Daten und Workloads automatisch platziert oder verschoben werden


9. Intuitives Erlebnis

Schaffung unkomplizierter, einheitlicher und intuitiver Benutzererlebnisse, optimiert durch die Verwendung einer einzigen benutzerspezifischen Identität über alle Clouds hinweg


10. Offen und erweiterbar

Zukunftssicherheit durch Erweiterbarkeit und Anpassung an neue Clouds, neue Datentypen und neue Datenservices

7. Plattformübergreifende Sicherheit und Governance

Sicherheit und Governance über alle Bereitstellungen hinweg, um den Erfolg der Hybrid Cloud zu gewährleisten und Mobilität von Daten und Services zu ermöglichen


8. Automatisierte, optimierte Workload-Platzierung

Anpassung an Veränderungen zur Gewährleistung einer kontinuierlichen, optimalen Bereitstellung ohne Refactoring, indem Daten und Workloads automatisch platziert oder verschoben werden


9. Intuitives Erlebnis

Schaffung unkomplizierter, einheitlicher und intuitiver Benutzererlebnisse, optimiert durch die Verwendung einer einzigen benutzerspezifischen Identität über alle Clouds hinweg


10. Offen und erweiterbar

Zukunftssicherheit durch Erweiterbarkeit und Anpassung an neue Clouds, neue Datentypen und neue Datenservices

Cloudera tritt als ein führender Anbieter von hybriden Multi-Cloud-Datenanalysen hervor. Wenn Sie Daten durchgängig verwalten wollen, vom Edge über On-Premise-Umgebungen bis hin zu mehreren Public Clouds, dann ist Cloudera heute die erste Wahl.

Cloudera Data Platform: Umsetzung einer hybriden Datenstrategie

Eine hybride Datenplattform, mit der die Vision moderner Datenarchitekturen mit Daten an jedem Ort Realität wird

Cloudera Data Platform (CDP) ist eine einheitliche Plattform, die portable, interoperable Datenanalysen für den gesamten Datenlebenszyklus sowie Verwaltung dezentraler Daten in Public Clouds, lokalen Umgebungen und an der Edge ermöglicht.

Die gemeinsamen Sicherheits-, Governance-, Metadaten-, Replikations- und Automatisierungsfunktionen von CDP, bereitgestellt von Cloudera SDX, ermöglichen den Betrieb als integriertes System.

Als hybride Datenplattform zeichnet sich CDP außerdem dadurch aus, dass Code nur einmal geschrieben werden muss und überall ausgeführt werden kann. So wird die Entwicklung von Datenanwendungen schneller, einfacher und kostengünstiger.

Diagramm: Architektur der hybriden Datenplattform

Ressourcen

Webinar

Neue Möglichkeiten zur Bereitstellung Ihrer Daten und Analysen mit der richtigen Cloud

infographic

Hybride IT als Antrieb für moderne Datenarchitekturen

Analyst Report

Eine hybride Datenplattform ist für die digitale Transformation von Unternehmen entscheidend

Ebook

Drei Überlegungen zu hybriden Datenplattformen (auf Englisch)

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