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灵活性和自助服务,没有高成本。

降低ETL和数据建模等短期工作负载的成本,同时使数据工程师能够访问更多数据,并灵活地使用他们最理想的处理和分析工具。数据科学家可以在不涉及IT的情况下实验和配置所需的计算和存储资源。Cloudera Enterprise在云上的基础架构使数据工程师和科学家能够利用云本地对象存储,并在云中弹性增长和缩小集群,从而降低总体拥有成本。

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重新想象云中的数据工程

Cloudera Enterprise

按需付费的定价

通过使用瞬态群集降低成本,并且只在您的工作负载运行时付费。

利用云本地存储

用公共对象存储中的数据,使用Hive和Spark运行快速批处理作业。

需求增长和收缩

随着业务需求和SLA的变化,弹性地扩展集群,然后收缩或终止。

技术效益

Cloudera Enterprise是公有云中数据科学与工程的综合平台。无论用户是在多租户环境中启动多个工作负载,还是利用云基础架构设计特定作业(如ETL和批处理),都可以期望公有云可靠的性能以及灵活性。Cloudera Enterprise从计算中隔离存储,以帮助您实现业务目标,而无需投资于永久性基础架构。用户可以通过利用亚马逊上最便宜的基础设施来实现更大的成本节约。

Cloudera Director为多个云提供商提供管理员的全面管理,方便实例化和软件包的部署。Apache Spark工作负载可以本地运行在对象存储中的数据,从而减少网络上的数据移动。数据科学可以直接在云本地数据上进行,机器学习算法可以开发,训练和保存,以获得更多的灵活性。

 

数据工程云流程图

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