解决方案

数据湖现代化改造

可支持对任何数据进行任何分析的数据湖

Google Cloud 的数据湖使数据专家能够安全地提取、存储和分析大量多样化、全保真的数据,并且经济实惠。利用 Google Cloud 自动扩缩的服务来构建数据湖,您可以将存储与计算分离开来,从而提高查询速度,并可按处理的 GB 数来管理费用。

客户案例

案例亮点

  • 将 12000 多个本地 Hadoop 节点迁移至 GCP

  • 由于不再使用本地 Apache Hadoop,大大节省了总拥有成本

以适合自己的方式对数据湖进行现代化改造

将数据湖重新托管到 Google Cloud 上

如果您已花费时间构建自己的本地数据湖,并且不希望在云端从头重新构建,则可将数据和代码直接原样迁移到 Google Cloud,从而利用云端的规模并节约费用。

将数据湖工作负载引流至 Google Cloud

将资源密集型数据或分析处理工作负载(ETL、SQL、模型训练等)引流至云端,让您可以自动扩缩计算资源而无需预配新的硬件。保持工作负载在云端运行,或者在高峰期过后关停相关集群。

在 Google Cloud 上构建云原生数据湖

如果您的数据湖不幸变成了“沼泽”,这让您希望重新考虑自己的计划。那么,在 Google Cloud 上构建云原生数据湖,可以帮助您的数据工程师、数据分析师和数据科学家加速分析工作的进展。

主要优势

全托管式服务

Google Cloud 的全托管式服务消除了与管理物理硬件相关的复杂性。也就是说,您可在短短 90 秒的时间内预配和自动扩缩集群以实现轻松管理,并且几乎可以即时启动新的资源和服务。

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加速数据和分析处理

通过独立于存储的计算能力扩容,将数据和分析处理时间从数小时缩短至数秒钟。您还可以支持实时应用、训练大规模模型以及在数秒内执行大量查询,而无需预配更多硬件。

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费用更低

平均来讲,Google Cloud 的总拥有成本比本地 Hadoop 部署低 57%。有了无服务器数据湖,您的 IT 团队可以高效地进行扩缩,不必再担心软件升级和物理硬件问题。

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扩缩 AI 和机器学习资源

从我们的云服务到运行服务的硬件,我们优化了整个软硬件栈来扩缩机器学习。因此,在 Google Cloud 上构建数据湖,您可以快速添加机器学习和 AI 服务,支持当前和未来的分析用例。

了解 AI 和机器学习产品
安全且治理严谨

从芯片到用户,我们确保期间所有的数据都受到保护。因此,您可以保护自己的数据,与关键数据治理解决方案集成,并满足最严格的合规性法规。

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推荐产品

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推荐的数据湖合作伙伴

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可帮助您解锁新功能,将其与您的其余 IT 投资无缝集成。