Data-Lake-Modernisierung

Google Cloud stellt einen Data Lake für Analysen beliebiger Daten bereit. Damit können Ihre Teams große Mengen unterschiedlicher, wiedergabegetreuer Daten sicher und kostengünstig aufnehmen, speichern und analysieren.

Kontakt

Vorteile

Ihren Data Lake optimal nutzen

Data Lake an einem anderen Ort hosten

Wenn Sie Ihren lokalen Data Lake 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 verlagern

Verlagern Sie ressourcenintensive Datenverarbeitungs- oder Analysearbeitslasten in die Cloud. So können Sie Computing-Ressourcen automatisch skalieren, ohne neue Hardware bereitstellen zu müssen.

Cloudnativen Data Lake 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.

Wichtige Features

Auf Apache Spark und Hadoop basierende Data Lakes zu Google Cloud migrieren

Vollständig verwaltete Dienste

Sie können maßgeschneiderte Open-Source-Software-Cluster für Daten und Analysen wie Apache Spark innerhalb von nur 90 Sekunden bereitstellen, automatisch skalieren und steuern, um die Verwaltung zu vereinfachen.

Integrierte Data Science und Analysen

Mit einem Data Lake von Google können Sie Analysen schneller mithilfe von Apache Spark, BigQuery, AI Platform Notebooks, GPUs und anderen Analysebeschleunigern erstellen, trainieren und bereitstellen.

Kostenverwaltung

Mit den Autoscaling-Diensten von Google Cloud können Sie Speicherung und Computing voneinander trennen und so die Abfragegeschwindigkeit erhöhen sowie die Kosten pro Gigabyte reduzieren. Dank benutzerdefinierter Maschinen, dem automatischen Löschen inaktiver Cluster und vielen weiteren Funktionen liegen die Kosten um 54 % unter denen einer lokalen Hadoop-Bereitstellung.

Startbereit? Kontakt

Kunden

Wir verraten Ihnen, wie diese Kunden Petabytes an Daten migriert und ihre Kosten gesenkt haben

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Sehen Sie, wie Twitter 300 PB Hadoop-Daten zu Google Cloud migriert hat.

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METRO senkt Infrastrukturkosten mit Data-Lake-Projekt um über 30 %.

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Die Vodafone Group beseitigt über 600 Hadoop-Server und migriert zu Google Cloud.

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Partner

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.