Un composant clé du framework cloud-native de data lake

Un data lake est un référentiel centralisé utilisé pour le Big Data et le calcul d'IA. Il vous permet de stocker des données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Data Lake Formation (DLF) est un composant clé du framework cloud-native de data lake. DLF offre un moyen simple de construire un data lake cloud-native. Il s'intègre de manière transparente à divers moteurs de calcul et vous permet de gérer les métadonnées des data lakes de manière centralisée et de contrôler les permissions de classe entreprise.

• Collecte de données simplifiée : collecte systématiquement les données structurées, semi-structurées et non structurées, et prend en charge le stockage massif de données.
• Architecture flexible : utilise une architecture qui sépare le calcul du stockage. Vous pouvez planifier les ressources à la demande et à moindre coût, ce qui améliore l'efficacité du traitement des données pour répondre aux besoins métier en constante évolution.
• Gestion des données simplifiée : utilise un stockage unifié, sépare les données froides et chaudes, et gère le cycle de vie des données. Cela résout divers problèmes d'exploitation et maintenance, tels que l'impossibilité de copier les données entre les clusters.
• Extraction de valeur facilitée : se connecte à différents types de plateformes de calcul et d'analyse de données. Cela élimine les silos de données et offre une visibilité sur la valeur métier.