数据湖现代化改造

Google Cloud 的数据湖支持对任何类型的数据执行任何分析。这让您的团队可以安全地提取、存储和分析大量多样化、全保真的数据,而且经济实惠。

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优势

充分利用您的数据湖

改变数据湖的托管平台

如果您不想在云端重新构建您的本地数据湖,不妨将数据直接原样迁移到 Google Cloud,以获享成本和容量优势。

分流数据湖工作负载

将资源密集型数据或分析流程工作负载分流到云端,以便在不需要预配新硬件的前提下自动扩缩计算资源。

构建云原生数据湖

数据湖已经变成了让您举步维艰的沼泽?Google Cloud 上的云原生数据湖可以让您的数据工程师和科学家更快地开发分析模型。

主要特性

将基于 Apache Spark 和 Hadoop 的数据湖迁移到 Google Cloud

全代管式服务

在短短 90 秒的时间里,对专门用于数据和分析的开源软件集群(如 Apache Spark)执行预配、自动扩缩和监管,从而简化管理。

集成式数据科学与分析

使用 Apache Spark、BigQuery、AI Platform Notebooks、GPU 和其他分析加速器,在 Google 数据湖上更快地构建、训练和部署分析模型。

费用管理

利用 Google Cloud 的自动扩缩式服务,您可以将存储与计算分离开来,从而提高查询速度,并按所处理的 GB 数来管理费用。使用自定义机器、空闲集群删除及更多功能,比本地 Hadoop 部署可节省 57% 的费用


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如果数据湖业务是一副拼图,那么 Google 只是其中的一片。我们的重要合作伙伴能帮助您解锁新能力,将其与您的其余 IT 投资无缝集成。

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