Cloudera 데이터 과학에서는 최신 예측 분석의 모든 측면을 해결하는 친숙한 고성능 도구를 사용하여 Apache Hadoop 데이터를 보다 효율적으로 활용합니다. 조직은 Cloudera를 통해 모든 규모에서 고급 데이터 엔지니어링, 탐색 데이터 과학 및 머신 러닝을 수행할 수 있습니다. 데이터가 내부 환경에 있든 퍼블릭 클라우드에 있든 혹은 두 환경 모두에 있든지 관계없습니다. 오늘의 합리적인 인사이트가 내일의 더 나은 비즈니스 결정을 만듭니다.
Cloudera에서만 제공할 수 있는 유연성 및 성능
Cloudera는 실시간 일괄 스트리밍 워크로드에 적합한 최고의 최신 데이터 처리 솔루션을 보유하고 있습니다. Apache Spark™와 같은 기술을 활용하여 고급 처리 작업을 기존 기술에 비해 대폭 빨라진 속도로 완수할 수 있습니다. 그 결과, 대규모 분산 데이터에 대해 빠르고 확장성이 뛰어난 SQL 뿐만 아니라 비즈니스를 위한 실용적인 스타일의 프로그래밍 API를 포함하는 유연한 처리 엔진도 제공합니다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 대화형 검색 및 SQL 액세스 덕분에 인제스트 중인 데이터도 보다 잘 파악하게 됩니다.
모든 업무는 클라우드에서
클라우드에서 작업을 최대한 많이 처리하지 않을 이유는 없습니다. 멀티 테넌트 환경에서 여러 워크로드를 실행하거나 ETL 및 예비 데이터 과학과 같은 특정 작업에 클라우드 인프라를 활용하는 작업을 설계하는 등 Altus Data Engineering은 컴퓨팅 및 스토리지 제약을 없애 고객 환경의 수명 주기 전반에서 유지되는 동안 소유 비용을 낮출 수 있도록 합니다. 인프라를 활용하면 Amazon의 스팟 인스턴스를 통해 가장 저렴한 가격으로 비용을 더 절감할 수도 있습니다.
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업무 효율성 향상
Cloudera는 대규모 데이터 집합에 대해 데이터 과학 탐색을 수행할 수 있는 기능을 제공함은 물론 필요한 데이터 파이프라인을 구축하고 멀티 테넌트 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 도구를 엔지니어에게 지원합니다. 이 모든 기능은 신뢰할 수 있는 정책, 액세스, 보안 컨트롤을 갖은 하나의 제품에서 실행할 수 있으며, 이를 통해 전체 데이터 수명 주기에 대한 가시성을 얻을 수 있습니다.
장애 요소 해소
가장 큰 목표에 따라 비즈니스를 확장하는 것은 이제껏 쉬운 일이 아니었습니다. Cloudera는 비즈니스에서 대규모로 탐색 데이터 과학을 수행하도록 지원하고 대량의 병렬식 컴퓨팅 및 확장된 데이터 스트림을 활용할 수 있는 머신 러닝 모델을 제공합니다. Cloudera를 통해 풍부한 프로그래밍 인터페이스와 최신 라이브러리를 갖춰 모델을 배포하고 안정적인 생산성을 확보해 보세요.
데이터를 자신의 방식으로 경험하세요.
사일로 형태로 작동하는 개별 분석 애플리케이션으로는 비즈니스에 크리티컬한 문제들을 해결할 수 없습니다. 고객 인사이트 도출, 제품 및 서비스 연결 또는 비즈니스 위험 요소 절감 등 데이터에 기반한 복잡한 문제를 타개하기 위해서는 통합적으로 작동하는 다기능 애플리케이션이 필요합니다. Cloudera Enterprise가 Shared Data Experience(SDX)를 기초로 구축된 것은 바로 이러한 이유 때문입니다.
주요 이용 사례
데이터 처리
일괄, 실시간 또는 대화형 중에 워크로드와 가장 잘 맞는 데이터 처리 방식을 선택하세요.
- 높은 속도로 실시간 데이터 수집: 모든 소스에서 모든 유형의 데이터 수집 가능
- 확장 가능한 고성능 아키텍처
- 더 많은 데이터 유형 및 더 원활한 데이터 액세스
머신 러닝
고성능 임시 액세스를 지원하여 더 많은 사용자가 가장 빠르게 인사이트에 접속할 수 있습니다.
- 분산된 머신 러닝
- 친숙한 API
- 통합된 일괄 처리 및 스트리밍
스트리밍 처리
실시간 및 지속적인 데이터 스트림 처리.
- 지속적인 데이터 스트림의 내결함성 및 고성능 처리
- 일괄 처리 및 스트리밍 처리에 대해 유사한 API 및 프로그램 패러다임
- 일반 스트리밍 작업에 대해 간소화된 API
- 스트리밍 데이터에 대한 예측 분석을 위해 MLlib과 결합
예비 데이터 과학
통계 프로그래밍을 대규모 데이터 집합으로 확장합니다.
- 친숙한 API
- 통합된 일괄 처리 및 스트리밍
