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Data lake x data hub

Data lakes e data hubs s?o muito diferentes em sua essência. O data lake foi desenvolvido para armazenar dados da forma mais eficiente possível, com tecnologias legadas, como o armazenamento de conex?o direta (DAS). O desafio de um data lake é que ele cria silos de dados que inibem a capacidade de combinar todos os conjuntos de dados necessários para análise em um só.

Um?data hub?é uma arquitetura centrada em dados e avan?ada para armazenamento que?aumenta a capacidade de análises e inteligência artificial.?Com ele, as empresas consolidam e compartilham dados neste cenário atual de dados em primeiro lugar. Diferentemente dos data lakes e das arquiteturas legadas de DAS desenvolvidos principalmente para armazenar dados, um data hub é desenvolvido para compartilhar e disponibilizar dados em tempo real e de forma multidimensional.

Por que os data lakes est?o sendo eliminados

Os data lakes est?o sendo eliminados, pois foram desenvolvidos com a premissa obsoleta de que todos dados n?o estruturados devem ser armazenados. Alguns dados s?o armazenados em data warehouses e outros est?o perdidos em data lakes. A unifica??o de dados é fracionada e a velocidade dos dados é insuficiente. Por que é t?o difícil para os sistemas de armazenamento legados unificar dados em apenas uma plataforma? O problema é que cada aplicativo tem diferentes requisitos para seus dados, sem contar a prolifera??o de silos de dados. Está na hora de repensar o armazenamento.

Os dados movem as empresas modernas. No entanto, a maioria dos dados é armazenada em silos, fora do alcance dos aplicativos de análise e inteligência artificial. A inteligência avan?ada requer uma arquitetura desenvolvida n?o apenas para armazenar dados, mas também para compartilhá-los e disponibilizá-los.

Por que escolher a 色控传媒 para seu data hub?

O FlashBlade? é o primeiro data hub de verdade do setor, com o princípio incorporado de fornecer uma única plataforma unificada que garante armazenamento de objetos e arquivos com alta taxa de transferência, desempenho com expans?o horizontal nativo e uma arquitetura paralela em massa que expande com suas necessidades de dados.