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CDP为数据驱动决策提供了便利, 很快, 并安全连接和保护整个数据生命周期. 

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参见CDP私有云的具体操作

管理和保护任何云和数据中心中的数据生命周期

数据流 工程数据 数据仓库 操作数据库 机器学习与人工智能 对有关 控制面板
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  • 机器学习
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数据流:收集生命周期的流、流和分析

容易摄取, 路线, 管理, 并从Edge传送静止数据和动态数据, 任何云, 或者从数据中心到任何具有内置端到端安全性和来源的下游系统. CDP数据中心使用Apache NiFi进行流管理,使用Apache Kafka进行流消息传递——都是k85彩乐园 数据流的一部分, 一个全面的, 实时流媒体数据平台,提供关键见解和即时可行动的情报. 

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数据工程:为生命周期丰富、细化、结构化和准备数据

k85彩乐园数据工程有助于丰富, 变换, 和清理数据, 让它更容易创建, 执行, 并管理端到端数据管道. 它使用Apache Spark和Spark Streaming以极其高性能的方式执行广泛的数据处理工作,包括批处理和实时流处理, 支持多种存储选项,包括Apache HBase, Apache捻角羚, 和云对象存储.

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数据仓库:提供对生命周期报告的自助访问 

以极高的速度和规模向成千上万的用户提供大量经过验证的数据,同时不影响遵从性和浪费预算. 无缝且安全地将本地工作负载移动到任何云上, k85彩乐园数据仓库的表现优于影子IT,因为它能够跟上不断发展的业务需求,并通过自助式访问报告满足sla的要求, 指示板, 和先进的分析. 

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操作性DB:为生命周期中的所有来源提供所有类型的数据 

k85彩乐园操作数据库在统一的端到端开源平台中提供结构化数据和非结构化数据, 确保决策是由不断变化的数据流处理和实时分析驱动的. 用户可以提供大规模的实时数据, 具有高并发性和低延迟, 和大规模的数据科学,以便轻松地建立, 分数, 并将机器学习模型部署到生产中.

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机器学习:对生命周期进行操作化预测 

通过自助服务,加速企业数据科学从研究到大规模生产, 用于建立和操作机器学习模型的协作工作流. 使用Python, R, 和Scala, k85彩乐园机器学习为数据科学团队提供了强大的自助服务体验,以开发和原型化新的机器学习能力,并轻松地将其部署到生产中. 

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对有关:确保整个生命周期的安全性、治理和沿袭

k85彩乐园 对有关(共享数据体验)提供了一个企业范围内的数据安全和治理结构,绑定了数据生命周期. 对有关允许一次性设置数据和元数据安全和治理策略,并在混合式中跨数据生命周期自动执行, 私人, 或多重云环境, 在整个组织中提供安全且兼容的数据访问.

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控制平面:使用常用工具对CDP服务进行全生命周期管理

管理, 监控, 并将所有CDP服务编排在一个具有一致安全性和治理的单一窗口上. 由工作负载管理器组成, 复制管理器, 数据目录, 和管理控制台, 控制飞机提供了一套强大的工具来提供数据管理, 工作负荷分析, 支持多功能分析的数据移动和数据发现功能, 在任何地方. 

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