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開放式現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖倉加速AI進(jìn)程

存儲(chǔ) 存儲(chǔ)架構(gòu)
Dell Data Lakehouse利用無處不在的數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位AI部署為業(yè)務(wù)提供助力。

充分解鎖AI潛能進(jìn)而推動(dòng)業(yè)績的過程中,企業(yè)面臨種種挑戰(zhàn)。隨著AI持續(xù)崛起,AI戰(zhàn)略取得成功的最關(guān)鍵要素之一——AI就緒數(shù)據(jù)平臺(tái)更加引人關(guān)注。

在充斥著分散數(shù)據(jù)、遺留系統(tǒng)、數(shù)據(jù)主權(quán)擔(dān)憂以及只能依靠云中數(shù)據(jù)運(yùn)行的云原生應(yīng)用的大環(huán)境下,企業(yè)舉步維艱。波士頓咨詢公司(BCG)的研究發(fā)現(xiàn),超過50%的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者將架構(gòu)復(fù)雜性視為主要痛點(diǎn)之一。該問題迫使企業(yè)陷入異常復(fù)雜的境地、產(chǎn)生可避免成本并導(dǎo)致至關(guān)重要的價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間(TTV)流逝。

數(shù)據(jù)從業(yè)人員正面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫將數(shù)據(jù)局限于專有格式中,阻礙了通用訪問。數(shù)據(jù)湖則缺乏可靠性和管理,并且表現(xiàn)不佳。這樣的雙層架構(gòu)提供了兩個(gè)只能退而求其次的選擇:要么使用數(shù)據(jù)倉庫中質(zhì)量雖高卻十分陳舊的數(shù)據(jù),要么使用數(shù)據(jù)湖中最新卻并不可靠的數(shù)據(jù)。為了調(diào)和這些問題,數(shù)據(jù)湖倉應(yīng)運(yùn)而生,盡管目前可選范圍仍然不足。云解決方案需要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移且大規(guī)模實(shí)施成本高昂。本地解決方案受制于遺留系統(tǒng)和專有技術(shù)。開源形式雖然具有創(chuàng)新性,但集成費(fèi)用較高。

IT團(tuán)隊(duì)同樣正在克服重重困難。將不同的數(shù)據(jù)源整合成一個(gè)單一可信數(shù)據(jù)源(SSOT)是一項(xiàng)永無止境的工作。管理大量且日益激增的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)工具會(huì)造成資源緊張,而監(jiān)管多個(gè)組件的復(fù)雜性更凸顯了簡化的必要性。

顯然,客戶值得擁有更好的解決方案。一個(gè)與其數(shù)據(jù)引力相吻合而不是與之對(duì)立的方案,能夠簡化流程并加速價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

戴爾科技全面推出Dell Data Lakehouse,兌現(xiàn)承諾。這一新產(chǎn)品為客戶提供了一個(gè)基于戴爾科技AI優(yōu)化的硬件和全棧軟件套件構(gòu)建的完全集成的數(shù)據(jù)平臺(tái),該平臺(tái)由Starburst強(qiáng)大的創(chuàng)新查詢引擎提供支持。

Starburst首席執(zhí)行官Justin Borgman表示:“戴爾科技持續(xù)引領(lǐng)存儲(chǔ)和計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新,Starburst十分高興能夠?yàn)槠涮峁└咝阅軘?shù)據(jù)湖倉分析服務(wù)和專業(yè)知識(shí)。戴爾科技的存儲(chǔ)技術(shù)為數(shù)據(jù)湖倉奠定了基礎(chǔ),而Starburst則是驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)湖倉的引擎,能夠?qū)?shù)據(jù)整合成可執(zhí)行的洞察。集兩家之長成就了Dell Data Lakehouse,戴爾科技與Starburst也準(zhǔn)備好重新定義數(shù)據(jù)管理和分析領(lǐng)域的格局?!?/p>

Dell Data Lakehouse的五大承諾

戴爾科技的愿景是構(gòu)建一個(gè)開放式的現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖倉,能夠包含幫助客戶應(yīng)對(duì)其最大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵組件。為此,Dell Data Lakehouse實(shí)現(xiàn)了五大關(guān)鍵承諾:

1.消滅數(shù)據(jù)孤島:利用Starburst提供的安全查詢功能加強(qiáng)數(shù)據(jù)探索,將獲得洞察的時(shí)間縮短多達(dá)90%1,并展示出以更智能的方式將數(shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)湖倉的使用模式。

2.大規(guī)模釋放性能:分布式大規(guī)模并行引擎在量身定制的基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行,存算分離,從而實(shí)現(xiàn)出色性能并能夠隨客戶需求的增長而擴(kuò)展。

3.掌控?cái)?shù)據(jù):100%開放格式驅(qū)動(dòng),并采用現(xiàn)代行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),如Parquet、Avro、ORC等文件格式以及Iceberg和Delta Lake等表格格式實(shí)現(xiàn)未來就緒。內(nèi)置數(shù)據(jù)管理功能可讓客戶始終掌控?cái)?shù)據(jù),助力其自信清晰地駕馭不斷變化的環(huán)境。

4.全員參與洞察:數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可擁有自助訪問權(quán)限,因此能夠創(chuàng)建出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,進(jìn)而培養(yǎng)出推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的協(xié)作和探索文化。通過集成商業(yè)智能(BI)、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等廣泛的工具生態(tài)系統(tǒng),增加整個(gè)企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新廣度。

5.簡化的一站式平臺(tái):戴爾科技的交鑰匙解決方案旨在簡化部署、生命周期管理和支持服務(wù),涵蓋計(jì)算、軟件和存儲(chǔ)組件,費(fèi)用相比云端選項(xiàng)更加經(jīng)濟(jì)和可預(yù)測。Dell Data Analytics Engine能夠以其他同類技術(shù)一半的成本,將獲得洞察的時(shí)間縮短至原有的三分之一。2相比公有云服務(wù),Dell ECS存儲(chǔ)最多可節(jié)省76%的總擁有成本3。最后,Dell Lakehouse System Software還可減少整個(gè)生命周期內(nèi)的人工操作,大幅節(jié)省運(yùn)營成本。

與戴爾服務(wù)相結(jié)合,Dell Data Lakehouse可幫助企業(yè)加速獲取各個(gè)階段的AI成果。作為福布斯2023年全球最佳管理咨詢公司之一,戴爾科技值得信賴的專家團(tuán)隊(duì)將幫助客戶協(xié)調(diào)制勝戰(zhàn)略、快速驗(yàn)證數(shù)據(jù)集、落實(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)并維持安全且最佳的運(yùn)營狀態(tài)。

新一代AI將要求企業(yè)采用新的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)。在戴爾科技看來,新的平臺(tái)應(yīng)該是一個(gè)開放且現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)湖倉,作為訪問所有數(shù)據(jù)的唯一入口,高度安全可靠。Dell Data Analytics Engine在計(jì)算(PowerEdge)、對(duì)象存儲(chǔ)(ECS、ObjectScale和PowerScale)以及專業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域組成的強(qiáng)大陣容賦予企業(yè)為AI時(shí)代的高性能、可擴(kuò)展數(shù)據(jù)平臺(tái)奠定基礎(chǔ)的能力。

責(zé)任編輯:張誠
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