Data Lake Compute

Tencent Cloud Data Lake Compute (DLC) är en Enterprise Data Lake-lösning fokuserad på effektiv styrning och värdeutvinning av global data. Med Apache Iceberg Data Lake som sin kärnlagringsarkitektur kombinerar den plattformsoberoende samarbetskapaciteten hos Multi-Cloud Data Lake Compute och de låga latensegenskaperna hos Real-Time Data Lake Analytics. Genom den fullständigt hanterade modellen av Managed Data Lake Service förser den företag med en heltäckande datasjölösning som omfattar datainmatning, lagringshantering, beräkningsanalys och resultatutdata.

 Som en mogen Enterprise Data Lake-lösning erbjuder Apache Iceberg Data Lake kraftfullt transaktionsstöd, schemautveckling och funktioner för hantering av flera versioner, vilket säkerställer stabiliteten och flexibiliteten hos datasjön. Multi-Cloud Data Lake Compute stöder anslutning till lagringsresurser från vanliga molnleverantörer som AWS och Azure, vilket bryter ner multi-moln-datasilos. Realtidsdatasjöanalys, optimerad genom strömningsberäkningsmotorer, uppnår svar på millisekundnivå på datafrågor och analysbehov. Den hanterade datasjötjänsten eliminerar behovet för företag att hantera underliggande klusterdistribution och underhåll, med en pay-as-you-go-modell som avsevärt minskar kostnaderna. Oavsett om det gäller att bearbeta högfrekventa affärsdata via Realtidsdatasjöanalys eller integrera plattformsoberoende datatillgångar med Multi-Cloud Data Lake Compute, blir denna Enterprise Data Lake-lösning, som utnyttjar de tekniska fördelarna med Apache Iceberg Data Lake och bekvämligheten med den hanterade tjänsten, den viktigaste möjliggöraren för företagsdatadriven transformation.

F: Hur stöder Enterprise Data Lake-lösningarna, baserade på Apache Iceberg Data Lake, samtidigt kärnbehoven för Multi-Cloud Data Lake Computing och Real-Time Data Lake Analytics?

A: Enterprise Data Lake-lösningarna använder Apache Iceberg Data Lake som en enhetlig datagrund och anpassar sig till dessa två huvudbehov genom dubbla tekniska optimeringar. För det första möjliggör det öppna formatet och kompatibiliteten mellan olika motorer hos Apache Iceberg Data Lake att Multi-Cloud Data Lake Compute sömlöst kan ansluta till lagringsresurser från olika molnleverantörer, vilket uppnår enhetlig beräkning och hantering av plattformsoberoende data utan att behöva oroa sig för inkompatibilitet mellan dataformat. För det andra ger de stegvisa dataläsnings- och metadataoptimeringsfunktionerna hos Apache Iceberg Data Lake effektivt datastöd för realtidsdata Lake-analys, vilket säkerställer att strömmande data snabbt kan analyseras efter inmatning och ger resultatfeedback på millisekundnivå. Samtidigt erbjuder den hanterade data Lake-tjänsten fullständigt hanterat operativt stöd för båda, vilket eliminerar behovet för företag att investera arbetskraft i att underhålla den underliggande arkitekturen. Oavsett om det är samarbete över flera plattformar för Multi-Cloud Data Lake Compute eller högfrekvent bearbetning för realtidsdata Lake-analys, kan båda implementeras effektivt genom att utnyttja de integrerade funktionerna hos Enterprise Data Lake-lösningarna.

F: Hur förbättrar den hanterade datasjötjänsten, som den centrala tjänstemodellen för Enterprise Data Lake Solutions, implementeringseffektiviteten för Apache Iceberg Data Lake och realtidsdatasjöanalys?

A: Managed Data Lake Service förbättrar implementeringseffektiviteten för dessa två kärnfunktioner avsevärt genom fullständigt hanterade operationer + elastisk beräkningskraftsplanering. Å ena sidan tillhandahåller den automatiserade distributions-, skalnings-, säkerhetskopierings- och felreparationstjänster för Apache Iceberg Data Lake. Företag behöver inte hantera underhåll av underliggande lagringsarkitektur och kan snabbt bygga en stabil Apache Iceberg Data Lake, med fokus på datastyrning och analys. Å andra sidan stöder den elastiska beräkningskraften hos Managed Data Lake Service skalning på begäran, vilket dynamiskt justerar resurser baserat på arbetsbelastningen för realtidsdata Lake Analytics. Detta säkerställer analyseffektivitet under perioder med hög databelastning och sparar kostnader under perioder med låg trafik. Som en viktig möjliggörare för Enterprise Data Lake Solutions minskar denna modell distributionscykeln för Apache Iceberg Data Lake från veckor till timmar, sänker ytterligare svarslatensen för realtidsdata Lake Analytics och samarbetar djupt med Multi-Cloud Data Lake Compute för att uppnå realtidsanalys och enhetlig hantering av plattformsoberoende data, vilket fullt ut frigör datavärdet.

F: Vilket unikt värde ger synergin mellan Multi-Cloud Data Lake Compute och Real-Time Data Lake Analytics till Enterprise Data Lake-lösningar? Vilka roller spelar Apache Iceberg Data Lake och Managed Data Lake Service?

A: Synergin mellan de två ger det unika värdet av "realtidsstyrning av global data" till Enterprise Data Lake Solutions. Multi-Cloud Data Lake Compute bryter ner databarriärer mellan olika molnleverantörer och förenar data utspridda över plattformar i Apache Iceberg Data Lake, vilket uppnår centraliserad hantering av global data. Realtidsdata Lake Analytics utför sedan analyser på millisekundnivå på dessa konsoliderade globala data, vilket gör det möjligt för företag att snabbt få insikter från plattformsoberoende data för att stödja omedelbart beslutsfattande. Bland dessa är Apache Iceberg Data Lake kärnnavet i denna synergi. Dess transaktionskonsekvens och funktioner för hantering av flera versioner säkerställer tillförlitligheten för datainmatning och realtidsanalys i flera moln, vilket förhindrar datakonflikter och förlust. Managed Data Lake Service är effektivitetsgarantin för denna synergi. Den minskar komplexiteten i konfigurationen mellan plattformar för Multi-Cloud Data Lake Compute genom helt hanterade operationer samtidigt som den ger elastiskt beräkningsstöd för realtidsdata Lake Analytics. Detta gör det möjligt för Enterprise Data Lake Solutions att täcka global data samtidigt som de bibehåller realtidsresponsivitet och perfekt uppfyller kärnbehoven för företags digitala verksamheter.