빅 데이터 스토리지

Big Data 분석은 통찰력을 제공하며, 데이터 세트가 클수록 분석이 더 효과적입니다. 그러나 용량이 크면 비용, 확장 성 및 데이터 보호라는 큰 과제가 발생합니다. 정보로부터 통찰력을 이끌어 내기 위해서는 간단하고 안정적이며 도구와 호환되는 저렴하고 확장 성이 뛰어난 스토리지가 필요합니다.

해결책 스포트라이트
스프렁크 스토리지 비용을 70 % 줄이고 확장 성을 엑사 바이트로 늘리십시오

Cloudian HyperStore 및 Splunk SmartStore는 스토리지 확장성을 높이는 동시에 스토리지 비용을 70 % 절감합니다. 이 둘은 함께 Splunk 인덱서와 별도로 엑사 바이트 크기의 스토리지 풀을 제공합니다.

SmartStore를 사용하면 Splunk 인덱서는 새로 인덱싱 된 데이터가 포함된 핫 버킷에서만 데이터를 유지합니다. 오래된 데이터는 웜 버킷에 있으며 확장 가능하고 비용 효율적인 Cloudian 클러스터 내에 저장됩니다.

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해결책 스포트라이트
Cloudian과 Cloudera로 더 큰 데이터 분석을보다 똑똑하게 만듭니다.

성능, 규모 및 경제성을 위한 빅 데이터 분석 환경 최적화

단일 플랫폼에서 더 많은 데이터를 사용하여 더 많은 사용자에게 데이터 통찰력, 데이터 관리 및 데이터 보호를 향상시킵니다.

Cloudera의 Enterprise Data Hub (EDH)와 Cloudian의 제한없는 객체 기반 스토리지 플랫폼을 결합하면 여러 프레임 워크로 무제한 데이터를 저장하고 액세스 할 수있는 완벽한 엔드 투 엔드 (end-to-end) 방식을 제공합니다.

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Leading Swiss Financial Institution Deploys Cloudian Storage for Hadoop Big Data Archive
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가장 인기있는 빅 데이터 솔루션으로 입증

Cloudian® 객체 스토리지는 Cloudera, Hortonworks, Amazon EMR 및 기타 업체의 기존 HDFS 클러스터를 대체하거나 보완 할 수있는 경제적 인 페타 바이트 규모의 스토리지를 제공합니다. Cloudian HyperStore®는 운영 및 자본 비용을 줄이면서 데이터 분석을 단순화합니다. Cloudian HyperStore는 Hadoop 및 Spark 작업 부하를위한 HDFS 스토리지를 에뮬레이션 할 수 있으므로 대규모 환경에서 독립적으로 컴퓨팅 및 스토리지를 확장 할 수 있습니다.

Cloudian을 사용하면 4KB에서부터 TB까지 모든 크기의 블록을 효율적으로 저장할 수 있으며 통합 된 삭제 코딩 및 압축으로 스토리지 공간을 줄일 수 있습니다. SSE 및 SSE-C 암호화와 같은 기능은 데이터를 보호하고 TLS는 데이터를 안전하게 보호합니다.

이점

  • HortonWorks 인증
  • 스토리지와 독립적으로 컴퓨팅 리소스 확장
  • 최소 블록 크기 요구 사항 없음
  • 삭제 코딩으로 저장 공간 줄이기
  • HDFS를 모방 한 복제품으로 성능 향상
  • 형식을 변경하지 않고 백엔드의 데이터 압축
  • 사이트 간 복제를 통한 데이터 보호 및 공동 작업을 가능하게합니다.