今天免费试驾Cloudera数据平台上的数据枢纽.

概述

在公共云中快速轻松地部署广泛的分析.

CDP数据中心是一个强大的分析服务 Cloudera数据平台 公共云使得从Edge到AI在一个熟悉的云集群模型中更容易更快地实现高价值分析. 具有最广泛的分析工作负载-包括流, ETL, 数据集市, 数据库, cdp 数据中心可以让你轻松地将现有的工作负载从本地转移到云中,或者直接在云中构建.

综合, 基于云的解决方案由Cloudera Runtime提供支持, 一套集成的开源技术, 和建立在 对有关. 它提供了大量的集群形状选择, 工作负载类型, 预先构建的模板, 和配置选项, 提供一个直观的, 为习惯传统架构的用户提供可定制的体验.

数据枢纽用例

简化您的云之旅

得益于一个跨越公共云和私有云的平台,Cloudera可以轻松地提升和转移本地的Cloudera工作负载到公共云,并提供:

  • 改进的性能、健壮的治理和公共云的可用性
  • 在两个部署模型中优化工作负载的灵活性
  • 熟悉传统集群模型的形式因素的好处有助于向云迁移 
  • 向CDP的集装箱化体验的无缝迁移路径 
快速部署复杂的多分析工作负载

加快在公共云中跨数据生命周期部署复杂工作负载的速度: 

  • 基于云的体系结构,允许您部署各种灵活的, 自定义工作负载分析 
  • 使用熟悉的基于节点的集群提供直观的体验, 无论您选择模板化方法还是构建自己的工作负载
  • 高度的定制, 允许您根据特定的业务需求部署量身定制的工作负载

选择工作负载

  • 实时数据集市
  • 复杂管道的数据工程
  • 混合云上的流媒体
  • 操作数据库

实时数据集市


支持对大量快速到达的数据进行分析. 

数据中心中的Real Time Data Mart模板允许您每秒接收数百万条记录, 根据需要进行更新. 数据可以立即以最优格式查询. 这种模式非常适合时间序列应用程序, 事件分析, CDC和解, 以及实时数据处理管道. 该模板具有 Apache捻角羚 分析存储引擎, Apache黑斑羚 为了快速执行SQL, 色调 用于SQL开发和分析 Apache火花 流处理/分析.

 

复杂管道的数据工程


丰富、转换和加载数据. 

数据枢纽使您能够丰富, 变换, 为了创造而净化数据, 执行, 并以高度的灵活性和定制化管理端到端数据管道. 的 工程数据 模板使您能够执行广泛的数据处理工作负载,包括批处理和实时流处理 Apache火花 而且 蜂巢.

混合云上的流媒体



收集、处理并构建实时分析

CDP数据中心的数据流 是否一个全面的从边缘到云的流数据平台,以解决跨混合环境的一些流数据挑战 Apache NiFi 而且 卡夫卡. 它使用户能够扩展相同的现场流媒体体验 Cloudera数据流 到云上,而不需要花费大量的资源来开发、配置和维护它们.

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操作数据库


构建高度可靠的企业级应用程序. 

数据枢纽允许您运行支持ANSI SQL的高性能NoSQL数据库. 这为业务关键的操作应用程序提供了无与伦比的规模和性能 Apache Hbase. 操作数据库 提供演化模式支持,使开发人员能够利用数据的力量,同时保持应用程序设计的灵活性. 它还提供了基于集群工作负载利用率的自动伸缩功能,以优化基础设施利用率和成本.

特性

数据中心适用于需要灵活性、可伸缩性和易用性的用户. 它允许您重新安排工作人员角色, 配置GPU支持, 调整资源管理设置, 并调优集群以实现复杂的功能, 大规模的多功能分析用例.

使用基础设施的预构建或自定义配置选项,可以快速提供和处理数据枢纽集群. 使用特定于云提供程序的设置预配置的集群定义,以及使用Cloudera Runtime服务配置的集群模板,允许您为规定的用例快速提供工作负载集群. 您还可以保存自己的集群定义和模板,以备将来重用.

数据中心使您能够以熟悉的形式将遗留工作负载轻松地转移到云模型中. 基于云的架构将数据从计算基础设施中分离出来, 数据传递层是从原始数据中抽象出来的. 这种解耦架构显著提高了灵活性、敏捷性、数据保护和可伸缩性.

在共享数据上提供多个集群很容易, 因此,客户可以启动新的应用程序,这些应用程序可以与正确的安全和治理完全隔离,并且不会中断现有的生产应用程序.

数据中心由Cloudera 对有关支持, 它允许您保护和管理平台数据和元数据,并使用专用的, 集成接口来管理它. 数据安全, 治理, 控制政策只设定一次,并在各地持续执行, 降低运营成本和业务风险,同时实现完整的基础设施选择和灵活性.

数据中心是在Cloudera Runtime中构建的, CDP的核心开源软件分发,包括大约50个开源项目. 利用Runtime允许您利用正确的开源工具集来构建您的工作负载和应用程序.

准备好深入研究了?


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