Data Lake Compute

Tencent Cloud Data Lake Compute (DLC) ist eine Enterprise-Data-Lake-Lösung mit Fokus auf effiziente Verwaltung und Wertschöpfung globaler Daten. Mit dem Apache Iceberg Data Lake als zentraler Speicherarchitektur vereint sie die plattformübergreifende Kollaborationsfähigkeit von Multi-Cloud Data Lake Compute mit der geringen Latenz von Echtzeit-Data-Lake-Analysen. Dank des vollständig verwalteten Modells des Managed Data Lake Service erhalten Unternehmen eine umfassende Data-Lake-Lösung, die Datenerfassung, Speichermanagement, computergestützte Analyse und Ergebnisausgabe abdeckt.

 Als ausgereifte Enterprise-Data-Lake-Lösung bietet der Apache Iceberg Data Lake leistungsstarke Transaktionsunterstützung, Schema-Evolution und Multi-Versions-Management und gewährleistet so die Stabilität und Flexibilität des Data Lakes. Multi-Cloud Data Lake Compute ermöglicht die Anbindung an Speicherressourcen führender Cloud-Anbieter wie AWS und Azure und beseitigt so Datensilos in Multi-Cloud-Umgebungen. Echtzeit-Data-Lake-Analysen, optimiert durch Stream-Computing-Engines, ermöglichen Reaktionszeiten im Millisekundenbereich für Datenabfragen und -analysen. Der Managed Data Lake Service entlastet Unternehmen von der Notwendigkeit, die Bereitstellung und Wartung des zugrunde liegenden Clusters zu verwalten. Dank des nutzungsbasierten Abrechnungsmodells werden die Kosten deutlich reduziert. Ob die Verarbeitung hochfrequenter Geschäftsdaten mit Echtzeit-Data-Lake-Analysen oder die Integration plattformübergreifender Datenbestände mit Multi-Cloud Data Lake Compute – diese Enterprise-Data-Lake-Lösung, die die technischen Vorteile des Apache Iceberg Data Lake und den Komfort des Managed Service nutzt, wird zum zentralen Treiber für die datengetriebene Transformation von Unternehmen.

F: Wie unterstützen die Enterprise Data Lake Solutions, die auf dem Apache Iceberg Data Lake basieren, gleichzeitig die Kernanforderungen von Multi-Cloud Data Lake Compute und Echtzeit-Data-Lake-Analysen?

A: Die Enterprise Data Lake Solutions nutzen den Apache Iceberg Data Lake als einheitliche Datengrundlage und erfüllen diese beiden zentralen Anforderungen durch zwei technische Optimierungen. Erstens ermöglicht das offene Format und die Engine-übergreifende Kompatibilität des Apache Iceberg Data Lake die nahtlose Anbindung von Multi-Cloud Data Lake Compute an Speicherressourcen verschiedener Cloud-Anbieter. So wird eine einheitliche Berechnung und Verwaltung plattformübergreifender Daten erreicht, ohne dass Inkompatibilitäten der Datenformate berücksichtigt werden müssen. Zweitens bieten die inkrementellen Datenlese- und Metadatenoptimierungsfunktionen des Apache Iceberg Data Lake effiziente Datenunterstützung für Echtzeit-Data-Lake-Analysen. Dadurch wird sichergestellt, dass Streaming-Daten nach der Erfassung schnell analysiert werden und Ergebnisse im Millisekundenbereich bereitgestellt werden. Gleichzeitig bietet der Managed Data Lake Service umfassenden Betriebssupport für beides, sodass Unternehmen keine personellen Ressourcen in die Wartung der zugrunde liegenden Architektur investieren müssen. Ob plattformübergreifende Zusammenarbeit für Multi-Cloud Data Lake Compute oder Hochfrequenzverarbeitung für Echtzeit-Data-Lake-Analysen – beides lässt sich durch die integrierten Funktionen der Enterprise Data Lake Solutions effizient implementieren.

F: Wie verbessert der Managed Data Lake Service als zentrales Servicemodell der Enterprise Data Lake Solutions die Implementierungseffizienz des Apache Iceberg Data Lake und der Echtzeit-Data-Lake-Analyse?

A: Der Managed Data Lake Service verbessert die Implementierungseffizienz dieser beiden Kernfunktionen durch vollständig verwaltete Operationen und flexible Rechenleistungsplanung erheblich. Zum einen bietet er automatisierte Bereitstellungs-, Skalierungs-, Backup- und Selbstheilungsdienste für den Apache Iceberg Data Lake. Unternehmen müssen sich nicht um die Wartung der zugrunde liegenden Speicherarchitektur kümmern und können schnell einen stabilen Apache Iceberg Data Lake aufbauen, um sich auf Daten-Governance und -Analyse zu konzentrieren. Zum anderen unterstützt die flexible Rechenleistung des Managed Data Lake Service die bedarfsgerechte Skalierung und passt die Ressourcen dynamisch an die Auslastung der Echtzeit-Data-Lake-Analyse an. Dies gewährleistet effiziente Analysen in Spitzenzeiten und spart Kosten in Zeiten geringer Auslastung. Als Schlüsselfaktor für Enterprise Data Lake Solutions verkürzt dieses Modell den Bereitstellungszyklus des Apache Iceberg Data Lake von Wochen auf Stunden, reduziert die Antwortlatenz der Echtzeit-Data-Lake-Analyse weiter und arbeitet eng mit Multi-Cloud Data Lake Compute zusammen, um Echtzeitanalysen und die einheitliche Verwaltung plattformübergreifender Daten zu ermöglichen und so den vollen Wert der Daten zu erschließen.

F: Welchen einzigartigen Mehrwert bietet die Synergie zwischen Multi-Cloud Data Lake Compute und Echtzeit-Data-Lake-Analysen für Enterprise-Data-Lake-Lösungen? Welche Rolle spielen der Apache Iceberg Data Lake und der Managed Data Lake Service?

A: Die Synergie zwischen beiden Komponenten bietet Enterprise Data Lake Solutions den einzigartigen Mehrwert der Echtzeit-Governance globaler Daten. Multi-Cloud Data Lake Compute überwindet Datenbarrieren zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern und vereinheitlicht plattformübergreifende Daten im Apache Iceberg Data Lake. Dadurch wird eine zentrale Verwaltung globaler Daten ermöglicht. Die Echtzeit-Data-Lake-Analyse führt anschließend Millisekunden-Analysen dieser konsolidierten globalen Daten durch. Unternehmen erhalten so schnell Einblicke in plattformübergreifende Daten und können umgehend Entscheidungen treffen. Der Apache Iceberg Data Lake bildet dabei das Herzstück dieser Synergie. Seine Transaktionskonsistenz und die Multi-Versionsverwaltung gewährleisten die Zuverlässigkeit der Multi-Cloud-Datenerfassung und Echtzeit-Analyse und verhindern Datenkonflikte und -verluste. Der Managed Data Lake Service garantiert die Effizienz dieser Synergie. Er reduziert die Komplexität der plattformübergreifenden Konfiguration von Multi-Cloud Data Lake Compute durch vollständig verwaltete Abläufe und bietet gleichzeitig elastische Rechenleistung für die Echtzeit-Data-Lake-Analyse. Dadurch können Enterprise Data Lake Solutions globale Daten abdecken und gleichzeitig Echtzeit-Reaktionsfähigkeit gewährleisten, wodurch die Kernanforderungen digitaler Unternehmensabläufe perfekt erfüllt werden.