Lösung

Data-Lake-Modernisierung

Ein Data Lake für Analysen beliebiger Daten

Mit dem Data Lake von Google Cloud können Datenfachleute große Mengen unterschiedlicher wiedergabegetreuer Daten sicher und kostengünstig aufnehmen, speichern und analysieren. Wenn Sie Ihren Data Lake auf den Autoscaling-Diensten von Google Cloud aufbauen, können Sie Speicherung und Computing voneinander trennen und so die Abfragegeschwindigkeit erhöhen sowie die Kosten pro Gigabyte reduzieren.

Kundenberichte

Highlights

  • Migration von mehr als 12.000 lokalen Hadoop-Knoten zur GCP

  • Massive TCO-Einsparungen, da Apache Hadoop nicht mehr lokal ausgeführt wird

Data Lakes maßgeschneidert modernisieren

Eigenen Data Lake in Google Cloud hosten

Wenn Sie bereits Zeit in Ihren lokalen Data Lake investiert haben und ihn nicht in der Cloud neu erstellen möchten, können Sie die Daten und den Code per Lift-and-Shift zu Google Cloud übertragen und so von Kosteneinsparungen und Skalierungsmöglichkeiten profitieren.

Data-Lake-Arbeitslasten zu Google Cloud verlagern

Verlagern Sie ressourcenintensive Datenverarbeitungs- oder Analysearbeitslasten (ETL, SQL, Modelltraining usw.) in die Cloud, um die Compute-Ressourcen automatisch skalieren zu können, ohne neue Hardware bereitstellen zu müssen. Wenn wieder weniger Ressourcen benötigt werden, können Sie den Cluster einfach beenden oder aber die Arbeitslast weiter in der Cloud ausführen.

Cloudnativen Data Lake in Google Cloud erstellen

Falls Ihr Data Lake nicht mehr Ihren Vorstellungen und Anforderungen entspricht, können Sie einen cloudnativen Data Lake in Google Cloud erstellen, um Ihre Data Engineers, Datenanalysten und Data Scientists bei der schnelleren Entwicklung von Analysen zu unterstützen.

Hauptvorteile

Vollständig verwaltete Dienste

Die vollständig verwalteten Dienste von Google Cloud erleichtern die Verwaltung physischer Hardware. So können Sie Cluster innerhalb von nur 90 Sekunden bereitstellen und automatisch skalieren sowie praktisch sofort neue Ressourcen und Dienste zur Verfügung stellen.

Weitere Informationen zu Apache Hadoop und Spark
Schnellere Daten- und Analyseverarbeitung

Verkürzen Sie die Verarbeitung von Daten und Analysen von Stunden auf Sekunden, indem Sie Compute-Ressourcen unabhängig vom Speicher skalieren. Sie können auch ohne zusätzliche Hardware Echtzeitanwendungen bereitstellen, große Modelle trainieren und Burst-Abfragen innerhalb von Sekunden ausführen.

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Geringere Kosten

Im Durchschnitt liegen die Gesamtbetriebskosten mit Google Cloud um 57 % unter denen einer lokalen Hadoop-Bereitstellung. Ein serverloser Data Lake ermöglicht Ihrem IT-Team das effiziente Skalieren, ohne sich um Software-Upgrades und physische Hardware Gedanken machen zu müssen.

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Skalierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Von unseren Cloud-Diensten bis zur Hardware, auf der sie ausgeführt werden, haben wir alles für maschinelles Lernen im großen Maßstab optimiert. Wenn Sie Ihren Data Lake auf Google Cloud aufbauen, können Sie also schnell ML- und KI-Dienste ergänzen, um für aktuelle und zukünftige Analyseanwendungsfälle gerüstet zu sein.

Weitere Informationen zu unseren KI- und ML-Produkten
Sicherheit und Governance

Wir sorgen für den Schutz sämtlicher Daten, damit Sie Ihre Daten sichern, wichtige Data-Governance-Lösungen einbinden und auch die strengsten Compliancevorschriften einhalten können.

Mehr über das Sicherheitsdesign von OpenTitan erfahren

Empfohlene Produkte

Die folgenden Google Cloud-Dienste kommen bei Data-Lake-Migrationen am häufigsten zum Einsatz.

Empfohlene Data-Lake-Partner

Google ist nur ein Teil des Data-Lake-Puzzles. Unsere Partner helfen Ihnen dabei, neue Möglichkeiten zu nutzen, die sich nahtlos in Ihre anderen IT-Investitionen einfügen.