데이터 레이크 현대화
Google Cloud의 데이터 레이크는 모든 데이터 유형의 분석을 지원합니다. 이를 통해 ��은 양의 광범위한 고품질 데이터를 안전하고 경제적으로 수집, 저장, 분석하도록 도와줍니다.
이점
데이터 레이크 최대한 활용하기
데이터 레이크 재호스팅
온프레미스 데이터 레이크를 클라우드에 다시 구축하고 싶지 않다면 데이터를 Google Cloud로 리프트 앤 시프트하여 비용 절감과 확장성을 누리세요.
데이터 레이크 워크로드 버스팅
리소스 사용이 많은 데이터 또는 분석 처리 워크로드를 클라우드로 가져와 버스팅하여 새 하드웨어를 프로비저닝할 필요 없이 컴퓨팅을 자동 확장하세요.
클라우드 기반 데이터 레이크 구축
데이터 레이크가 두서없이 엉망이 되었나요? Google Cloud의 클라우드 기반 데이터 레이크를 사용하면 데이터 엔지니어 및 과학자의 분석 개발 속도를 높일 수 있습니다.
주요 특징
Apache Spark 및 Hadoop 기반 데이터 레이크를 Google Cloud로 마이그레이션
완전 관리형 서비스
목적에 맞게 구축된 데이터 및 Apache Spark와 같은 분석 오픈소스 소프트웨어 클러스터를 프로비저닝, 자동 확장, 제어하여 90초 만에 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.
통합 데이터 과학 및 분석
Apache Spark, BigQuery, AI Platform Notebooks, GPU, 기타 분석 가속기로 Google 데이터 레이크에서 분석을 빠르게 빌드, 학습, 배포하세요.
비용 관리
Google Cloud 자동 확장 서비스를 사용하면 컴퓨팅과 스토리���를 분리하여 쿼리 속도를 높이고 비용을 GB 단위로 관리할 수 있습니다. 커스텀 머신 사용, 비활성 클러스터 삭제 등을 통해 온프레미스 Hadoop 배포보다 비용을 최대 54% 절감하세요.
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고객
고객들이 어떻게 페타바이트 단위의 데이터를 마이그레이션해 비용을 절감했는지 확인하세요.
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Google은 데이터 레이크를 구성하는 일부분에 불과합니다. Google의 주요 파트너가 기존 IT 투자와 원활하게 통합되는 새로운 기술을 활용하도록 도와드립니다.
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