Ein Data Lake sollte Teil jeder Big Data Anwendung sein. Die wichtigsten Gründe: Durch die Konsolidierung von Speicher für mehrere Workloads auf einer einzigen gemeinsamen Speicherplattform können Sie Kosten und Komplexität in Ihrer Umgebung reduzieren. Zudem lässt sich damit Ihre Big Data-Lösung effizient, flexibel und skalierbar gestalten. Zu diesem Zweck sollte ein Data Lake nicht nur die Anforderungen an die Hadoop-Workload-Performance, sondern auch die Anforderungen anderer Workloads erfüllen, die den Data Lake als einen zuverlässigen Enterprise-Speicher verwenden. Diese Übersicht fasst einen umfassenden Validierungsprozess zusammen, der von IDC in Zusammenarbeit mit den Teams des Anbieters durchgeführt wurde.
Titel | Anbieter | Format | Datum |
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