Con Cloudera Data Warehouse, Cloudera (la piattaforma per il machine learning e l’analisi ottimizzata per il cloud) apre la strada del data warehousing al cloud ibrido. Più nello specifico, la struttura ibrida e cloud-native di Cloudera Data Warehouse è stata presentata con la promessa di gestire quotidianamente carichi di lavoro da 50 PB di dati, fornire query inferiori al micro secondo e servire cluster con centinaia di nodi di calcolo. Cloudera Data Warehouse consente il calcolo, l’archiviazione e il controllo ibridi, affinché sia possibile ottenere la portabilità e l’ottimizzazione del carico di lavoro tra i cloud pubblici e i data center aziendali.
“Prima di Cloudera – ha dichiarato Steve Hirsch, Chief Data Officer, Intercontinental Exchange / NYSE – erano necessarie diverse appliance data warehouse per supportare requisiti analitici complessi, come la vigilanza del mercato e l’analisi di conformità dei membri. Poiché tali appliance non erano più in grado di gestire una potenza di calcolo così elevata, eravamo costretti a immagazzinare i nostri dati dividendoli in base ai mercati. L’efficienza e la facile scalabilità di Cloudera ci ha permesso di consolidare tutte le nostre piattaforme dati e oggi possiamo eseguire quotidianamente oltre 80.000 query su Petabyte di dati, aggiungendo 30 TB di nuovi dati ogni giorno. Con Cloudera, abbiamo eliminato i silos di dati e migliorato le capacità di vigilanza del mercato e di analisi della conformità dei membri. Cloudera è il partner perfetto per NYSE”.
Cloudera ha ampliato ulteriormente la sua offerta di data warehouse basati su cloud ibrido con Cloudera Altus Data Warehouse, un data warehouse as-a-service costruito con la stessa struttura cloud-native di Cloudera Data Warehouse. Il nuovissimo Cloudera Altus Data Warehouse offre agilità as-a-service, oltre che sfruttare al meglio la flessibilità e le prestazioni del cloud ibrido. La soluzione Cloudera Altus Data Warehouse, oltre a offrire funzionalità di analisi e governance e prestazioni elevate è anche pronta per il multicloud, sia per Microsoft Azure che per AWS.
Qui di seguito le principali caratteristiche di Altus Data Warehouse:
- offre una migliore capacità di analisi e migliora la produttività perchè permette di eliminare la necessità di copiare i dati in archivi privati;
- accelera la sperimentazione analitica e la collaborazione grazie alla condivisione dati senza amministrazione per carichi di lavoro data science, machine learning e analisi in tempo reale;
- mantiene la derivazione e la cronologia dei carichi di lavoro temporanei, aree critiche per la governance e la compliance dei dati;
- consente la crittografia dei dati sia a riposo che in movimento con diverse opzioni di key management, è configurata per i cluster in fase di creazione ed è conforme a GDPR e SOC2, oltre ad essere in fase di certificazione SOC2;
- fornisce la scalabilità, le prestazioni e la flessibilità tipiche di una struttura ibrida, al fine di capitalizzare rapidamente ed economicamente nuove esigenze e opportunità di business.
“Informazioni analitiche dettagliate – ha spiegato Sven Löffler, responsabile dello sviluppo aziendale di Deutsche Telekom – sono fondamentali per differenziarci e creare maggior valore per i nostri clienti. Con Cloudera Altus Data Warehouse e SDX (Shared Data Experience) su Microsoft ADLS (Azure Data Lake Storage), siamo stati in grado di creare il nostro Telekom Data Intelligence Hub: una piattaforma e un ecosistema affidabili e sotto un controllo completo, dove i nostri utenti hanno la possibilità di scambiare e analizzare dati e sviluppare applicazioni multi-funzione in un modo più semplice e sicuro”.
“Poiché le aziende raccolgono quantità sempre maggiori di dati per supportare le applicazioni di business intelligence e di analisi – ha commentato Anupam Singh, General Manager Analytics di Cloudera – riconoscono la necessità intrinseca di sfruttare il data warehouse scalabile, ibrido e cloud-native di Cloudera, per una flessibilità self-service ed informazioni dettagliate in tempo reale. In poche parole, i data warehouse tradizionali e i data warehouse cloud di prima generazione non sono in grado di fornire le prestazioni, la flessibilità e il controllo di cui le aziende hanno bisogno per soddisfare gli standard di agilità e scalabilità richiesti da un ambiente operativo moderno”.
