Modernisation du lac de données

Le lac de données Google Cloud permet d'analyser toutes sortes d'informations. Vos équipes peuvent ingérer, stocker et analyser de manière sécurisée et à moindre coût d'importants volumes de données variées et ultraprécises.

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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.

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Clients

Découvrez comment ces clients ont migré des pétaoctets de données tout en réduisant leurs coûts

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Découvrez comment Twitter a migré 300 pétaoctets de données Hadoop vers Google Cloud.

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Le projet de lac de données de METRO réduit les coûts d'infrastructure de plus de 30 %.

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Comment Vodafone Group abandonne plus de 600 serveurs Hadoop pour passer à Google Cloud.

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Partenaires

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