Modernisation du lac de données
Avantages
Exploitez pleinement votre lac de données
Transférez votre lac de données
Vous ne souhaitez pas recompiler votre lac de données sur site dans le cloud ? Réalisez une migration Lift and Shift vers Google Cloud pour faire des économies et profiter de ses capacités de scaling.
Passez en utilisation intensive
Redirigez une tâche de traitement de données ou d'analyse nécessitant beaucoup de ressources vers le cloud pour pouvoir bénéficier de l'autoscaling de la puissance de calcul sans avoir à provisionner de matériel supplémentaire.
Créez un lac de données cloud natif
Votre lac de données ressemble plutôt à un marécage ? Un lac de données cloud natif dans Google Cloud peut permettre à vos ingénieurs et data scientists d'accélérer le développement analytique.
Principales fonctionnalités
Migrez vos lacs de données basés sur Apache Spark et Hadoop vers Google Cloud
Services entièrement gérés
Gérez le provisionnement, la gouvernance et l'autoscaling de données conçues pour une utilisation spécifique ou de clusters en provenance de logiciels d'analyse Open Source comme Apache Spark. Ces tâches simplifiées s'effectuent en 90 secondes à peine.
Science des données et analyses intégrées
Créez, entraînez et déployez des données analytiques plus rapidement dans un lac de données Google grâce à Apache Spark, BigQuery, AI Platform Notebooks, des GPU et d'autres accélérateurs d'analyse des données.
Gestion des coûts
Avec les services d'autoscaling de Google Cloud, vous pouvez dissocier le stockage du calcul afin d'augmenter la vitesse des requêtes et de gérer les coûts par gigaoctet. Tirez parti des machines personnalisées, de la suppression des clusters inactifs et d'autres options pour réaliser jusqu'à 54 % d'économies par rapport à un déploiement Hadoop sur site.
Clients
Découvrez comment ces clients ont migré des pétaoctets de données tout en réduisant leurs coûts
Services associés
Découvrez comment ces produits Google Cloud peuvent contribuer à moderniser votre lac de données
Nouveautés