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数据存储解决方案_高性能_cms建站程序

时间:2021-02-23 01:09 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

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博客我们生活在一个数据的世界里:数据的数量比以往任何时候都多,在不断扩展的表格和位置阵列中。处理数据是您了解数据团队如何应对新世界的挑战以帮助其公司和客户繁荣发...

数据存储解决方案_高性能_cms建站程序

博客我们生活在一个数据的世界里:数据的数量比以往任何时候都多,在不断扩展的表格和位置阵列中。处理数据是您了解数据团队如何应对新世界的挑战以帮助其公司和客户繁荣发展的窗口。我们生活在一个大数据时代。生成的数据量比以往任何时候都要大(我们在2018年达到了18 zettabytes),并将继续增长。此外,这些数据分布在很多地方,因此很难从中得出有意义的见解。这就是分析和数据平台的用武之地:这些系统,特别是云计算原生的Sisense,从数据存储的任何地方(Google BigQuery数据仓库、雪花、Redshift等)获取数据。然后,团队可以清理和转换数据,并对其执行不同类型的分析,从而揭示更深入的见解,并允许您的公司做出更明智的决策。API对于在BI平台内连接数据至关重要越来越多的公司在提供其核心业务产品的同时提供云解决方案。对于企业来说,他们将继续选择最能满足他们需求的云解决方案,或者选择多云。这就像iOS和Android的决断:购买iPhone意味着使用苹果的硬件,而你基本上被锁定在苹果的生态系统中。有了Android的开源操作系统,你有了更广泛的选择。选择一个BI提供者并不会将您锁定在单一云选项中(正如我们最近讨论的)。无论您最终选择哪个云,您都需要一个能够无缝连接到它的BI工具。这就是API的用武之地,比如Google云的BigQuery存储API。API是数据团队工具箱中的一个重要工具,用于将来自不同系统的信息连接到BI解决方案。它们为工程师和数据科学家提供了一系列丰富的功能,以增强他们如何与组织的数据交互。使用api还可以通过提高查询和分析应用程序的效率,帮助团队从BI平台中获得更多的好处。googlebigquery:为大数据而生将公司的Google云数据与Sisense这样的优秀分析工具相结合,可以增强查询体验,从而改善他们的数字旅程。Sudhir Hasbe,谷歌云产品管理总监今天在选择云数据仓库时有很多选择。选择BigQuery的客户经常这样做,因为它是完全无服务器的,并且可以无缝扩展以满足不断增长的组织的数据需求。它是一个完全管理的解决方案(因此您不需要专门的数据库管理员),它有助于通过对大量数据集的即席查询(尤其是如果您有大量不需要经常查询的信息),从而使工作负载波动。最大的好处是它的成本效益。如果你有数据,你很有可能想进行一些机器学习,从中提取出预测性的见解。对于拥有复杂数据的公司来说,让ML成为现实有很多工作要做,但是bigqueryml简化了这个过程,允许数据科学家在创纪录的时间内为他们更高级的分析用例快速创建一个原型。这使得BigQueryML非常适合预算有限但需要大数据的小型数据科学团队。BigQuery存储API通过基于RPC的协议为团队提供对托管存储的更快访问,在同一会话中使用多个数据流从表中读取不连贯的行。这减少了数据移动并提高了团队的效率。"BigQuery存储API的发布反映了我们持续致力于实现数字化转型,因为越来越多的公司继续将数据迁移到云端,"谷歌云产品管理总监Sudhir Hasbe说客户不会在真空中进行业务-通过将他们的Google云服务(如BigQuery)与Sisense等优秀的商业智能和分析工具相结合,增强的查询体验改善了他们的数字旅程。最新API版本的成功意味着这两个平台的共享客户将享受到一个更加集成的数据生态系统。"Sisense产品经理Limor Fledel Vagman说:"在我们的实验室中,当使用启用了Google BigQuery存储API的Sisense BigQuery连接器时,速度提高了10倍。"当使用Elasticube从BigQuery导入数据到Sisense时,存储API的并行性有助于加快查询速度,即使是在大型、复杂的数据集上也是如此。"Sisense的弹性数据引擎可以轻松地进行更深入的分析Sisense从头开始重建我们的架构,无缝连接到各种云数据源,并推动下一波嵌入软件产品的分析应用程序。Sisense首席运营官兼联合创始人Aviad Harell在决定使用BigQuery之后,通过本机连接提供实时见解非常重要。使用Sisense的live connector for BigQuery,团队可以创建功能强大的实时查询和仪表盘,以支持他们的团队做出更智能、最新的数据驱动决策。同时,团队可以选择使用Sisense专有的性能加速技术轻松缓存高查询、慢移动的数据。另外,如果您的数据来自BigQuery之外的其他源,或者正在处理多云设置,那么可以利用Sisense的云本机架构无缝连接到这些源,从而创建一个更全面的数据快照。"Sisense从头开始重建我们的架构,无缝连接到各种云数据源,并推动下一波嵌入软件产品的分析应用程序。Sisense首席运营官兼联合创始人Aviad Harell说:"将BigQuery与power client Analysis结合起来,是我们致力于成为云计算第一、云无关的平台,并帮助我们的用户适应任何情况。"在我们的弹性数据引擎中创建一个单一的真相来源也会带来巨大的好处。您可以创建一个高性能数据模型,并在整个组织中连续使用它进行分析。在一个平台上运行所有分析还可以显著提高采用率、简化治理并减少管理开销。集成技术以运行更快的查询作为Google云计算的官方合作伙伴,Sisense专注于帮助各种建设者在BigQuery中处理他们的数据。我们的原生BigQuery连接器和云本地的、云无关的体系结构使得处理BigQuery部署变得简单高效。使用Sisense增强了BigQuery等服务的性能优势,同时为准备和管理数据提供了高级功能最终,能够从数据中获得更深入的见解,可以让您更有效地深入了解有助于推动业务变革的趋势和结果。googlebigquery和Sisense凭借Google新的BigQuery存储API的强大功能,是一个强大的组合,可以处理您最具挑战性的数据需求准备好用你自己来质疑吗?前往googlebigquery文档页面了解更多信息!杰克·西斯拉克是一位在科技界工作了10年的老手。他为亚马逊(Amazon)、CB Insights和其他公司撰稿,涉及的主题从电子商务和风险投资到疯狂的产品发布和绝密的创业项目。标签:大数据|数据管道|谷歌BigQuery

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