数据工作负载优化可控制住不断攀升的成本,并支持您按需进行数据分析

当今 IT 面临着通过其企业数据仓库 (EDW) 收集、处理和管理海量数据的挑战。在应对预算滞涨或降低、技术淘汰、客户预期提升和升级成本提高问题的情况下,您迫于压力不得不利用 EDW 投资、最大程度地减少中断和降低风险、实现商业价值并进行商业智能 (BI) 创新。

通过优化慧与数据工作负载,您可以降低每 TB 数据的成本,以更少的成本获得更多的收益。

借助慧与数据工作负载优化服务,应对您的 EDW 挑战。您的企业可借助此服务,利用适当的经济高效技术来对数据工作负载进行识别、划分优先级并推动转型。

它包含三部分:探索研讨会、重点评估和快速实施,可快速解决难题,并改善总体拥有成本、功能和性能。

这一端到端方法完善而又敏捷,可保护现有 EDW 投资,同时利用诸如 Apache Hadoop 和 Spark 等开源技术迈向未来。我们的数据工作负载解决方案可利用广泛的合作伙伴生态系统(包括 Hortonworks 和 Cloudera),并采用包括 HPE Vertica 在内的慧与软件,节省了高达 50 倍的成本。

现在我们来听一听专家们的看法

我们的数据工作负载优化服务可将您的 EDW 的总体拥有成本大幅降低(达 90%),同时改善分析和业务成效。

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慧与数据分析平台 - 获得合适的规模、合适的平台、合适的消费模式以及合适的团队

通过利用按需数据分析平台等新大数据技术,可优化数据工作负载,从而立即降低运营支出,腾出预算来投资于并获得更好的业务成果。

慧与按需数据分析平台解决方案的设计着眼于实现简化。让您可以在我们的平台上灵活选择利用最新的大数据技术,而不会有技术和供应商锁定风险,且无需长期财务承诺或特定的云技术专家。无需扩展内部部署空间。我们从您现在面临的现实问题开始着手并引领您实现未来目标。您和您的团队可以按照自己的优先目标和工作能力推进项目计划,可以由您自己管理环境,也可以由我们代管。

 

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实现 Hadoop 的价值 - 观点文章

了解云中大数据工作负载:

如今,云中大数据平台琳琅满目,既有多款 Hadoop 平台,还有来自主要供应商的各种技术。然而,却没有现成的原则可用来指导您如何配置合适的云基础设施,以便围绕一组技术和相关工作负载创建特定的用例,这令选择“合适的云平台”变得难上加难。

Ashim Bose 的这篇文章探讨为什么一种规模不能适合所有人。

了解慧与分析和大数据服务

在您考虑如何在改善分析见解质量与降低成本之间实现平衡时,可以先了解慧与提供的众多服务,这些服务可帮助您缩短差距,并将您的商业智能 (BI) 和分析能力提高到新水平。

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