El data lake de Google Cloud potencia cualquier análisis de todo tipo de datos. Brinda a tus equipos los recursos para transferir, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos diversos y con fidelidad total de forma segura y rentable.
Beneficios
Vuelve a alojar tu data lake
Si no quieres volver a compilar tus data lakes locales en la nube, usa la modalidad lift-and-shift con tus datos para migrarlos a Google Cloud a fin de aprovechar el ahorro en los costos y el escalamiento.
Genera aumentos de actividad a una carga de trabajo de data lake
Toma datos que hacen un uso intensivo de los recursos o cargas de trabajo de procesamiento de estadísticas y genera aumentos de actividad en la nube para ajustar automáticamente la escala de procesamiento sin tener que aprovisionar hardware nuevo.
Compila un data lake nativo de la nube
¿Tu data lake está causando problemas? Un data lake nativo de la nube en Google Cloud puede acelerar el desarrollo de las estadísticas de tus ingenieros y científicos de datos.
Características clave
Aprovisiona, ajusta la escala automáticamente y controla datos para propósitos específicos y clústeres de estadísticas de software de código abierto, como Apache Spark, a fin de administrarlos con más facilidad en menos de 90 segundos.
Compila, entrena e implementa estadísticas con mayor rapidez en un data lake de Google con Apache Spark, BigQuery, AI Platform Notebooks, GPU y otros aceleradores de estadísticas.
Los servicios de ajuste de escala automático de Google Cloud te permiten separar el almacenamiento del procesamiento para aumentar las velocidades de las consultas y administrar los costos a un nivel por gigabyte. Usa máquinas personalizadas, elimina clústeres inactivos y realiza más acciones para reducir costos hasta un 54% en comparación con una implementación de Hadoop local.
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Clientes
Socios
Google solo es una pieza del rompecabezas de los data lakes. Nuestros socios clave te pueden ayudar a descubrir las capacidades nuevas que se integran perfectamente en el resto de tus inversiones de TI.
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