Cloudera in Azure

Ottieni informazioni più dettagliate sui dati distribuendo Cloudera in Azure

Ottieni nuove funzionalità per i tuoi carichi di lavoro di Cloudera in Azure

  • Aggiungi nuove funzionalità di analisi, monitoraggio e sicurezza ai carichi di lavoro di livello di produzione, tra cui Azure Data Lake Store, Microsoft Power BI, e Crittografia del servizio di archiviazione di Azure.
  • Espandi, riduci, monitora e gestisci i cluster Cloudera Enterprise temporanei usando Cloudera Director e usa Cloudera Manager per i cluster permanenti.
  • Inizia in pochi minuti con la distribuzione con un clic per modelli di verifica, prototipi e Cloudera Enterprise di livello di produzione.

Dimensionamento elastico e indipendente per risorse di calcolo e di archiviazione e per i cluster

Funzionalità per cloud ibrido e per più cloud per la flessibilità aziendale e la portabilità dei dati

Gestione, disponibilità, sicurezza e governance di livello aziendale per i carichi di lavoro dei Big Data

Paga solo per le risorse usate nei carichi di lavoro ad hoc temporanei

Ottieni la flessibilità di Azure per l'elaborazione dei Big Data

Cloudera in Azure è basato su Apache Impala e offre le analisi SQL a prestazioni elevate per i Big Data:

  • Esegui report e query in qualsiasi momento, senza che siano necessarie copie, estratti o formati di archiviazione proprietari per i dati.
  • Controlla i costi espandendo e riducendo automaticamente i carichi di lavoro in base all'evoluzione delle tue esigenze.
  • Trasferisci i criteri di sicurezza e gestisci la cronologia dei carichi di lavoro anche dopo la scomparsa dei cluster.

Incrementa la portabilità dei dati con la distribuzione ibrida in Azure

Individua in modo più rapido ed efficiente le informazioni dettagliate in tempo reale sui clienti e sfrutta i vantaggi della data science self-service per le aziende, facile da usare ed estremamente sicura:

  • Offri agli sviluppatori la flessibilità di elaborazione di cui hanno bisogno con la scalabilità lineare delle prestazioni.
  • Scegli dove e come distribuire, ovvero in locale, sul cloud pubblico o in un ambiente ibrido, e ottieni la ripetibilità in produzione senza la ricodifica.
  • Ottieni l'elaborazione dei flussi e le analisi in tempo reale per i dati in continua evoluzione.
  • Accelera gli esperimenti usando R, Python o Scala con risorse di calcolo on demand e accesso sicuro ad Apache Spark e Apache Impala.

Paga solo per le risorse che usi

Esegui il training di modelli di Machine Learning e ottieni un carico di lavoro di base per lo sviluppo e le operazioni per i Big Data e le pipeline di dati:

  • Riduci il costo dei carichi di lavoro di breve durata, tra cui ETL e modellazione dei dati.
  • Ottieni l'accesso ad altri dati e usa gli strumenti di elaborazione e analisi che conosci già.
  • Esegui esperimenti ed effettua il provisioning delle risorse di calcolo e di archiviazione che ti servono, senza coinvolgere il reparto IT.

Ottieni le funzionalità di gestione, sicurezza e governance di Azure per i carichi di lavoro dei Big Data

Migliora la sicurezza delle app di dati multifunzione, semplifica lo sviluppo e riduci i costi con un framework software potente:

  • Definisci e mantieni la struttura e il contesto aziendale dei dati per le nuove applicazioni e le soluzioni dei partner.
  • Contribuisci alla protezione dei dati sensibili con controlli coerenti per carichi di lavoro temporanei e ricorrenti.
  • Ottieni il ripristino di emergenza, una copia singola e aggregata di tutti i tuoi dati, e gestisci i dati dall'inserimento alla rimozione.

Integrazione profonda con Microsoft Azure

  • Espandi le funzionalità di elaborazione dati con l'integrazione profonda tra Cloudera Enterprise Data Hub 5.12 e Azure Data Lake Store.
  • Espandi o riduci i cluster indipendentemente dalle dimensioni dei dati.
  • Ottieni l'integrazione del controllo degli accessi in base al ruolo con Azure Active Directory (Azure AD).
  • Nessun limite per le dimensioni dell'account o le dimensioni dei singoli file.
  • Sfrutta i vantaggi della crittografia dei dati inattivi per impostazione predefinita.

Scopri di più sull'integrazione di Cloudera con Azure Data Lake Store

Crea cluster Big Data con questo modello di Cloudera Enterprise Data Hub o questo modello di Cloudera Director.

Architetture delle soluzioni Cloudera in Azure

La soluzione di fiducia delle aziende di qualsiasi dimensioni

Infrastruttura cloud flessibile per l'aviazione

Lufthansa Technik ha usato Red Hat e Cloudera in Azure per creare una piattaforma per l'eccellenza operativa basata sui dati per i rispettivi servizi MRO (Maintenance, Repair, and Overhaul) aeronautici.

Lufthansa

BCP ha ridotto dell'80% il tempo necessario per lo sviluppo con Cloudera in Azure

Banco de Crédito del Perú (BCP) ha ridotto dell'80% il tempo necessario per lo sviluppo usando Cloudera Enterprise basato su Apache Hadoop, in esecuzione in un ambiente Red Hat Enterprise Linux, ospitato in Microsoft Azure.

BCP

Maersk connette il mare al cloud

A.P. Moller - Maersk ha semplificato le operazioni IT e ha ottimizzato il valore delle rispettive risorse IT con il supporto completo di Azure per i carichi di lavoro Cloudera e gli altri carichi di lavoro open source.

Maersk

Acxiom incrementa il fatturato con modelli più accurati

Grazie a R Services in esecuzione in un cluster Hadoop di Cloudera con Microsoft R Server Hadoop, la società di marketing digitale Acxiom crea più rapidamente modelli più accurati, offrendo ai clienti una visualizzazione completa degli acquirenti per campagne digitali personalizzate.

Acxiom

Miglioramento dell'efficienza e della sicurezza con apparecchiature connesse

Komatsu Mining aiuta i clienti a ottimizzare la produzione mineraria usando Cloudera Enterprise e Microsoft Azure per la rispettiva piattaforma di analisi IoT industriali.

Komatsu

Domande frequenti su Cloudera in Azure

  • Cloudera in Azure combina la piattaforma leader di settore di Cloudera per Machine Learning e le funzionalità di analisi avanzate con il cloud di livello aziendale e centinaia di servizi estendibili di Microsoft Azure. La collaborazione di Cloudera e Microsoft permette ai clienti di ottenere di più con le applicazioni e i dati.
  • Cloudera in Azure offre il vantaggio di fornire un ambiente unificato in una piattaforma collaudata e integrata per analisi multidisciplinari e un'esperienza dati condivisa per servizi centrali per cataloghi, sicurezza e governance.
  • Cloudera in Azure è ideale per i clienti che devono elaborare quantità elevate di dati, da decine a centinaia di petabyte al giorno.
  • Cloudera è la piattaforma software per Big Data preferita per diversi settori e offre ai clienti componenti quali Hadoop, Spark e Hive. Ecco alcuni esempi:

    Settore finanziario e bancario: le società di servizi finanziari usano Cloudera per eseguire analisi dei rischi, creare modelli finanziari e migliorare il servizio clienti collegando flussi di dati in tempo reale.

    Produzione: le industrie di produzione discreta e le industrie della trasformazione usano Cloudera per trasformare la gestione della supply chain con analisi in tempo reale e mediante l'elaborazione di quantità elevatissime di dati IoT per supportare funzionalità quali la manutenzione predittiva.

    Settore sanitario: gli ospedali usano Cloudera per offrire ai pazienti e agli operatori sanitari funzionalità quali la sanità predittiva. Le società farmaceutiche usano Cloudera per accelerare l'elaborazione dati e l'immissione di nuove terapie sul mercato.

    Vendita al dettaglio e settore dell'ospitalità: le società di vendita al dettaglio e del settore dell'ospitalità usano Cloudera per elaborare quantità elevate di dati e di ordini per ottenere informazioni dettagliate sulle abitudini e i comportamenti dei clienti, identificare potenziali illeciti, comprendere meglio i cicli di vita dei prodotti e migliorare la conversione, la fidelizzazione e la soddisfazione dei clienti.

  • Naturalmente. Crea un account Azure gratuito e scopri come funziona Azure, prova prodotti e servizi cloud e prova le esercitazioni per distribuire la tua prima soluzione in 10 minuti al massimo

    Introduzione

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