Daten sind im digitalen Zeitalter zu einem der wichtigsten Wirtschaftsgüter geworden. Viele Unternehmen setzen derzeit verschiedene Datenplattformen ein und schaffen damit eine komplexe Umgebung, die schwer zu verwalten und zu warten ist.
Die Zeit ist reif für eine einheitliche Daten-Plattform
Wie wäre es, wenn Sie nur eine einzige Plattform hätten, die Datentypen jeglicher Art in jeglichem Volumen speichert und indiziert und dabei die Leistung maximiert?
Mit iguazio erhalten Sie genau das – einen Data Lake, der Objekt-, Datei- oder Streamdaten in einem einheitlichen Format speichert und sie zugänglich macht. Grosse Datenmengen, wie sie bei Echtzeitanalysen, Cloud- oder IoT-Anwendungen anfallen, lassen sich so schneller verarbeiten und auswerten.
Durch die Vereinfachung der Architektur lassen sich mit iguazio Big Data Projekte schneller umsetzen als je zuvor.
iguazio ermöglicht das Speichern, Anreichern und Analysieren von Daten auf einer einzigen, einfachen und sicheren Plattform. Sie beschleunigt den Einsatz verschiedenster Data Science Services und kommt ohne komplexe Datenpipelines aus.
Die iguazio-Plattform bietet “Datencontainer”, die über das System verteilt und repliziert sind. Diese Container speichern und organisieren Datenobjekte, die einer oder mehreren Applikationen, APIs und Benutzern dienen. Die Applikationen können Datenobjekte lesen, aktualisieren, suchen oder bearbeiten, während der Datenservice die Konsistenz, Beständigkeit und Verfügbarkeit der Daten gewährleistet. Für die Objekte, Gruppen oder einen gesamten Datencontainer können verschiedene Richtlinien für die Zugriffssteuerung, QoS oder Lifecycle Management von Daten angewandt werden.
Die Daten werden auf höchst effiziente Weise indiziert, kodiert und gespeichert, um den Speicherverbrauch zu reduzieren, gleichzeitig wird die Such- und Scan-Performance maximiert.
Der Zugriff auf die Daten kann auf unterschiedlichste Weise erfolgen (REST API, HDFS, NFS etc.).
Die iguazio Data Platform bietet eine Turnkey-Lösung für die Entwicklung und den Einsatz von Machine Learning Modellen.