Ahorre hasta un 80 % en el costo total de propiedad asignando niveles de datos a los que se accede con menor frecuencia a Hitachi Content Platform.
Pruebe la calculadora de costo total de propiedadLumada Data Optimizer para Hadoop es una solución inteligente de asignación de niveles de datos que reduce los costos de operación y le brinda acceso ininterrumpido a los datos del sistema de Hadoop Distributed File System (HDFS) con un almacenamiento de objetos, como Hitachi Content Platform.
Reserve los recursos de Hadoop para los datos activos y migre los datos a los que se accede con menos frecuencia a un almacenamiento de objetos.
Asigne niveles a los datos con transparencia entre HDFS y el almacenamiento de objetos sin necesidad de reescribir las aplicaciones de análisis.
Realice una optimización usando una pequeña superficie de software y reduciendo la sobrecarga de recursos en Hadoop.
Lea este artículo para conocer los desafíos actuales que enfrentan los lagos de datos basados en Hadoop y cómo modernizar sus lagos de datos para la década de 2020.
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VER EL INFORMELea este perfil de la solución para saber cómo Lumada Data Optimizer reduce los costos de operación de Hadoop.
LEER EL PERFIL DE LA SOLUCIÓNLea el perfil de la solución para obtener información sobre cómo el almacenamiento de objetos de Hitachi Content Platform elimina los silos de contenido no estructurado.
LEER LA HOJA DE DATOSDisfrute de un acceso ininterrumpido a los datos mientras ahorra costos con la optimización de Hadoop para el almacenamiento de objetos.
Asignación de niveles basada en política de datos antiguos de HDFS al almacenamiento S3.
Las aplicaciones que acceden a Hadoop siguen funcionando sin necesidad de que se realicen cambios.
Escale de forma independiente los recursos de almacenamiento y computación de Hadoop.
Aumente la utilización general de los recursos a una escala de petabytes.
Asigne datos por niveles de forma inteligente en función de varios criterios, como por antigüedad.
Almacenamiento de objetos basado en S3 líder en la industria para casos de uso de Big Data.
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