提供3000多款全球软件/控件产品
针对软件研发的各个阶段提供专业培训与技术咨询
根据客户需求提供定制化的软件开发服务
全球知名设计软件,显著提升设计质量
打造以经营为中心,实现生产过程透明化管理
帮助企业合理产能分配,提高资源利用率
快速打造数字化生产线,实现全流程追溯
生产过程精准追溯,满足企业合规要求
以六西格玛为理论基础,实现产品质量全数字化管理
通过大屏电子看板,实现车间透明化管理
对设备进行全生命周期管理,提高设备综合利用率
实现设备数据的实时采集与监控
利用数字化技术提升油气勘探的效率和成功率
钻井计划优化、实时监控和风险评估
提供业务洞察与决策支持实现数据驱动决策
大数据和Spark的领导者
随时随地构建AI解决方案
优化的数据仓库
丰富的资源
Cloudera Enterprise Data Hub是一款用于数据驱动的云优先型企业的平台。适用于任何云上的多功能分析,并且具有可应用于任何地方的一致性安全和治理。
Cloudera Enterprise Data Hub即我们常说的CDH,是100%开源平台发行版,但是现在Cloudera官方授权方式已调整,CDH不再免费,并且之后将会包含在CDP Data Hub中,想要了解具体详情的用户可以咨询专业顾问。
* 关于本产品的分类与介绍仅供参考,精准产品资料以官网介绍为准,如需购买请先行测试。
在Hadoop生态系统中,规模最大、知名度最高的公司则是Cloudera。从自动驾驶汽车和外科手术机器人到客户流失预防和欺诈检测,企业都依靠数据来发现新见解并为改变世界的解决方案提供动力。 这一切都始于基础数据管理平台。 具有可满足当今最苛刻工作负载需求的规模,以及可以灵活利用原生云架构的灵活性。
只有Cloudera才能提供:
Cloudera提供了一套集成的分析引擎套件,范围从流和批处理数据到数据仓库,运营数据库和机器学习。Cloudera SDX应用一致的安全性和治理,使用户可以共享和发现数据以供跨工作负载使用。在开源创新的推动下,Cloudera的数据平台提供了最大的灵活性,因此您可以专注于数据,应用程序和业务。
Cloudera Enterprise Data Hub由Data Science Workbench、Data Warehouse、Operational DB和Data Science & Engineering组成。
通过直接在Web浏览器中使用Python,R和Scala,Data Science Workbench提供了数据科学家喜欢的自助服务体验。在可自定义的项目环境中下载并尝试最新的库和框架,这些环境与您的笔记本电脑一样工作。从任何地方访问任何数据-从云对象存储到数据仓库,Data Science Workbench不仅提供与CDH和HDP的连接,而且还与您的数据科学团队进行分析的系统提供连接。
使数据科学家可以管理自己的分析管道,包括内置的计划,监视和电子邮件警报。快速开发新的机器学习 项目并为之原型,并轻松将其部署到生产中。
拥有端到端的广泛技术覆盖,以优化的方式支持各种用例。借助混合匹配技术,您可以在正确的时间对正确的数据进行正确的分析,同时所有数据可以同时用于所有分析。
包含功能强大的工具,可让您的工作负载保持健康,安全和高性能。借助诸如Workload XM和Workload Manager之类的工具来分析,优化工作负载并对其进行故障排除。
利用从本地到任何云的任一位置组合任一数据,从而帮助一起管理所有类型的工作负载。混合和多云部署模型可确保所有分析工作负载快速,大规模地执行,而不管工作负载和用户数量如何。
Cloudera Data Warehouse具有大规模存储,处理能力和实时访问的可用性,以处理您的业务需求的所有时间序列见解。 Cloudera Data Warehouse的时间序列参考架构可以支持最苛刻的时间序列分析。
实时移动您的业务和数据,还支持对不断变化的数据进行流处理和实时分析,从而确保将最新数据和分析注入决策中。
借助Cloudera灵活,可移植的分发,您可以在数据中心和云之间,甚至在公共云之间灵活,经济高效地移动。
针对Web规模设计的单一平台上获得新的业务见解。HBase为多结构数据提供基于列的NoSQL存储,从而使企业可以汇总并处理来自更多来源(包括IoT)的各种类型的数据。Phoenix提取基础数据存储,并通过熟悉的SQL界面促进数据访问。
现代企业正在转向数据应用程序,以增强其员工能力并实现自动化操作。 随着数据集,数据驱动的应用程序和数据用户数量的增长,Cloudera以可管理的TCO提供了线性的性能扩展,同时为开发人员提供了所需的处理灵活性。
选择最适合您的工作负载:批处理,实时或交互
高速实时数据摄取:能够从所有来源和所有类型的数据采集数据
可扩展,高性能的架构
更多的数据类型和更好的数据访问
支持更多用户的高性能,临时访问和最快的洞察时间
分布式机器学习
熟悉的APIs
集成批量和流媒体
数据流的实时和连续处理
用于常见流式传输任务的简化API
结合MLlib进行流数据预测分析
将统计编程的功能扩展到大型数据集
熟悉的APIs
集成批量和流媒体
管理驾驶舱
产品质量分析及预测方案
设备故障分析及预测方案
慧都大数据分析平台
更新时间:2021-07-14 10:18:47.000 | 录入时间:2017-09-15 17:33:24.000 | 责任编辑:胡涛
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