Solix Technologies, Inc. bietet mit Cloud-Datenplattform der dritten Generation unübertroffene Datenverwaltung, Datenschutz und Sicherheit

SOLIXCloud Enterprise Data Lake bietet jetzt umfassendes Data Engineering, Datenintegration und Echtzeittransaktionen mit Apache Hudi

SANTA CLARA, Kalifornien, 24. Oktober 2024 - Solix Technologies, Inc., ein führender Anbieter von Lösungen für das Enterprise-Datenmanagement, stellt heute das bisher bedeutendste Update für SOLIXCloud Enterprise-Datensee.

Zu lange hatten Kunden Probleme, die in ihrem Unternehmen verteilten Datenbestände zu verwalten, zu verstehen und zu nutzen. Datenplattformen der ersten Generation waren durch eingeschränkte Echtzeitberichte, komplexe und teure ETL-Ladevorgänge und fehlende Echtzeitaktualisierungen beeinträchtigt. Selbst Datenplattformen der zweiten Generation litten unter fehlenden Schlüsselverwaltungs- und Governance-Funktionen, langsamen und umständlichen Abfragen sowie mangelhafter Metadaten- und Katalogverwaltung.

Dies hatte zur Folge, dass Kunden – von operativen Datenspeichern und Data Warehouses bis hin zu Data Lakes früherer Generationen – Zeit, Geld und Talent in den Aufbau von Datenplattformen investiert haben, die es nicht geschafft haben, Unternehmensdatenbestände in Umsatz umzuwandeln.

Darüber hinaus steigt nicht nur die Nachfrage nach Unternehmensdaten in Echtzeit zur Förderung von Einnahmequellen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Enterprise Intelligence, sondern auch nach einem Data-Governance-Framework, das Datentechnik- und Datenintegrationslösungen während des gesamten Datenlebenszyklus unterstützt.

Die Datenplattform der dritten Generation ist da

SOLIXCloud Enterprise Data Lake, eine innovative Cloud-Datenplattform der dritten Generation, die Kunden bei der Verwaltung, Erschließung und Monetarisierung ihrer Unternehmensdatenbestände unterstützt, ist hochgradig skalierbar und bietet jetzt End-to-End-Datenintegrations- und Datentechniklösungen für neue und bestehende Kunden sowie das branchenführende Cloud-Datenmanagement mit sicherer Governance, auf das sich SOLIXCloud-Kunden seit Jahren verlassen.

Der neue Data Lake, der im August dieses Jahres verfügbar sein soll, ergänzt Apache Hudi mit ACID-Transaktionen und einen einheitlichen Datenkatalog, um die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen ihre wachsenden Mengen strukturierter und unstrukturierter Unternehmensdaten verwalten und analysieren, um bessere Just-in-Time-Entscheidungen und zukunftskritische Geschäftsprognosen zu treffen.

Neben einer robusten Governance für Sicherheit, Schutz, Compliance und den Lebenszyklus von Daten ist der SOLIXCloud Enterprise Data Lake eine Multi-Cloud-Lösung, die AWS, Azure, IBM Cloud, Oracle Cloud, Google Cloud und hybride Bereitstellung vor Ort unterstützt.

„Data Warehouses und Data Lakes der ersten Generation haben die geschäftlichen Anforderungen an die Speicherung, Organisation und Analyse von Unternehmensdaten zur Maximierung der Rentabilität nicht erfüllt“, sagte Dr. James Short, leitender Wissenschaftler am San Diego Supercomputer Center. „Solix‘ Enterprise Data Lake stellt historische und Echtzeitdaten zur Verfügung und organisiert sie so, dass sie den Anforderungen von Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Unternehmensanalysten entsprechen, sodass diese neue Erkenntnisse gewinnen und neue gewinnorientierte KI- und maschinelle Lernlösungen entwickeln können.“

Ausführung auf Cloud-native-Basis Gemeinsame Datenplattform (CDP) von SolixSOLIXCloud Enterprise Data Lake ist eine transaktionale dritte Generation, Streaming-Datensee das zentrale Data Warehouse- und Datenbankfunktionen direkt in einen Data Lake bringt. Der SOLIXCloud Enterprise Data Lake wurde für hochleistungsfähige, Echtzeit-Cloud-Datenbank-Workloads entwickelt und unterstützt die Aufnahme von Streaming-Daten, Daten-Pipelining und liefert Transaktionsgarantien für den Data Lake mit konsistenten atomaren Schreibvorgängen und Parallelitätskontrollen, die auf länger laufende Data Lake-Transaktionen zugeschnitten sind. Um sicherzustellen, dass Dateninfrastrukturen nicht an einen einzigen Anbieter gebunden sind, unterstützt der SOLIXCloud Enterprise Data Lake Apache Hudi beim Early Access für Kunden; Open Table Formats für Apache Iceberg und Delta sollen folgen.

SOLIXCloud Enterprise Data Lake ist eine Antwort auf die wachsende Nachfrage unserer Kunden nach End-to-End-Data-Fabric-Lösungen, die serverlose Transaktionen mit geringer Latenz für intelligente Unternehmensanwendungen wie generative KI, Streaming Analytics und Machine Learning Operations (MLOps) unterstützen. Der SOLIXCloud Enterprise Data Lake sammelt alle Daten, einschließlich Metadaten, aus jeder Quelle und liefert Echtzeit-Datenpipeline-Lösungen mit föderierten Datenverwaltungskontrollen, einschließlich Datensicherheit, Datenschutz der Verbraucher, Compliance und Information Lifecycle Management (ILM). SOLIXCloud Enterprise Data Lake kann auch zu bestehenden SOLIXCloud-Lösungslandschaften hinzugefügt werden, um die Datenplattformfunktionen schnell zu erweitern.

„Cloud-Datenplattformen sind ein Eckpfeiler jeder Strategie zur digitalen Transformation“, sagte John Ottman, geschäftsführender Vorsitzender von Solix Technologies, Inc. „SOLIXCloud Enterprise Data Lake bietet Funktionen für Datenstreaming, Datenverwaltung, Datenintegration und Datentechnik, sodass Kunden ihre Datenbestände voll kapitalisieren und monetarisieren können.“

Zu den wichtigsten Funktionen der SOLIXCloud Enterprise Data Lake-Datenbank mit Open Table Formats für Apache Hudi (Hadoop-Upserts-Deletes-Incrementals) gehören:

ACID-Transaktionen – Das Apache Hudi Data Lake Framework bietet Echtzeit- ACID transaktional Garantien für Ihren Data Lake mit konsistenten, atomaren Schreibvorgängen und isolierten Lesevorgängen für Parallelitätskontrollen, die auf länger laufende Data Lake-Transaktionen zugeschnitten sind. Diese Funktionen umfassen Tabellen, Transaktionen, Upserts/Deletes, erweiterte Indizierungsmethoden zum Verwalten und Abfragen großer Datensätze, Clustering/Komprimierung, Leistungsoptimierungen zum unabhängigen Skalieren von Schreib- und Lesevorgängen und Optimieren der Infrastruktur, Masseneinfügungen und transaktionale Schreibvorgänge, Snapshots, damit Leser Schreiber nicht blockieren und Schreiber Leser nicht blockieren, und Time Travel, um die Abfrage früherer Versionen des Datensatzes zu ermöglichen, die für Prüfpfade oder Rollbacks nützlich sind.

Schnelle Datenverarbeitung – Stellen Sie sich langsame Batch-Datenverarbeitungsjobs neu vor – mit einem leistungsstarken neuen inkrementellen Ansatz zum Lesen und Schreiben von Daten mithilfe von Streaming Ingestion. Fast Data Processing läuft parallel zur Batch-Datenverarbeitung und bietet Kunden die Möglichkeit, ETL-Prozesse für Hive- und Spark-Jobs, die zu langsam laufen und zu viele Ressourcen verbrauchen, zu überdenken und neu zu gestalten. Inkrementelle Datenverarbeitung erleichtert die Verarbeitung nur neuer oder aktualisierter Daten seit dem letzten Batch und verbessert so die Effizienz in Datenpipelines.

Hochleistungsladen – Selbst mittelgroße NoSQL-Datenbankinstallationen speichern Milliarden von Zeilen, wodurch vollständige Massenladungen nicht durchführbar sind und ein effizienterer Ansatz erforderlich ist, um ein solches Datenvolumen aufzunehmen. Ersetzen Sie kostspielige und ineffiziente Massenladungen durch verwaltete Aufnahme über Upserts und inkrementelles Streaming, um Ihre Daten auf dem neuesten Stand zu halten.

Zu den zusätzlichen Funktionen des SOLIXCloud Enterprise Data Lake gehören:

Datenkatalog – Datenwissenschaftler und Datenexperten benötigen eine detaillierte Bestandsaufnahme aller Datenbestände, um schnell die am besten geeigneten Daten für analytische oder Enterprise-Intelligence-Zwecke zu finden. Zu den Funktionen gehören rollenbasierte Zugriffskontrolle, Geschäftsglossar, Datenklassifizierung, Metadaten-Repository und Datenherkunft.

Inkrementelle Datenpipelines mit wenig Code – Um inkrementelle Echtzeit-Datenpipelines von der Quelle zum Ziel zu erstellen, die für künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und erweiterte Analysen geeignet sind, benötigen Dateningenieure Drag-and-Drop-Tools, um Daten aus beliebigen Quellen zu sammeln und Datenbereinigung, Datenanreicherung oder andere Aufbereitungsverfahren anzuwenden. Durch das Transformieren von Dateien, das Entfernen fehlerhafter Datensätze, das Maskieren vertraulicher Daten, das Markieren und Beschriften oder das Zusammenführen von Datenobjekten in Unternehmensgeschäftsunterlagen verbessert Solix Data Pipeline die Datenqualität und die Genauigkeit von Data Warehouse-, maschinellen Lern- und erweiterten Analyseanwendungen.

Ein Continuous Data Delivery-Verarbeitungsframework ist ideal für Analysen mit geringer Latenz und Minutenintervallen sowie für Workloads zur Datenänderungserfassung. Erstellen Sie deklarative Vorlagen für die inkrementelle Aufnahme und Transformation und stellen Sie Continuous Data Delivery-Pipelines für maschinelle Lernvorgänge bereit. Automatisieren Sie die betrieblichen Belastungen bei der Planung, Überwachung und Verschiebung von Unternehmensdaten.

Datenerfassung ändern (CDC) – Change Data Capture ermöglicht eine nahtlose, effiziente Datenbankaufnahme in Ihren Datensee. SOLIXCloud Enterprise Data Lake unterstützt schnelle Upserts und Deletes von Daten, die für CDC und Streaming-Anwendungsfälle.

Apache Funken – Die parallele In-Memory-Datenverarbeitung von Apache Spark ist die weltweit am häufigsten verwendete Engine für skalierbare Berechnungen strukturierter und unstrukturierter Daten. Tausende von Unternehmen, darunter 80 % der Fortune 500, verwenden heute Apache Spark™.

Föderierte Datenverwaltung – Federated Data Governance bietet einen zentralen Kontrollrahmen für den Fall, dass mehrere Gruppen die Autorität über die Daten haben. Durch delegierte Befugnisse, virtuelle Richtliniendurchsetzung und Auditmanagement ermöglicht Federated Data Governance die Compliance-Kontrolle über Remote-Tabellen und -Daten, reduziert das Risiko und verbessert die Sicherheit für dezentrale, Multi-Cloud-Datenoperationen.

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