对大多数企业而言,数据分析与管理已成为它们业务战略的重要驱动力。然而,随着各个部门越来越多的数据的产生和被应用,企业的数字化转型之路备受阻碍。毋庸置疑,数据已然成为企业的重要资产,所以对于企业而言,如何能够寻找一个整体有序的、能应对各种迅速变化的数据流的数据治理方案成为当务之急。
Informatica发布业界第一种用于混合数据管理的企业级流数据解决方案:
这种单一的解决方案可提供云环境和本地环境下的实时流数据摄取以及任何延时处理功能。
• 提供一种单一的、可扩展的综合性企业级流数据管理解决方案,支持所有应用场景和部署模型;
• 提供由人工智能和机器学习技术驱动的实时流数据摄取功能,以支持不断变化的物联网和机器数据;
• 支持不同数据源的海量数据摄取,包括流数据和文件,并能捕获数据库中的变化数据。
全球数据管理领导者Informatica近期发布了业界第一种针对混合部署环境的企业级数据流和数据摄取解决方案,可帮助企业实时制定富于洞察力并由数据驱动的商业决策。这种单一的解决方案可以帮助用户适应各种新兴的和迅速变化的数据流技术,处理海量数据,管理复杂的部署活动,并根据业务的变化做出相应的决策。
数据在每一年都呈现爆炸式的增长。到2021年,全球数据中心流量将达到20.6 Z字节,业务数据用户数将达到5亿个,而且,数字还在不断增长。如今,有效的流数据管理需要提供以下功能:
• 从任意数据源大规模摄取数据,包括:实时流数据、文件、数据库,并能捕获数据库中的变化数据,无论数据在本地还是在云端;
• 处理任何延时数据,既包括实时数据,也包括批量处理数据;
• 利用业界领先的流数据和大数据处理技术,例如:Apache Spark、Spark Structured Streaming、Kafka,以及其他技术;
• 依靠人工智能和机器学习技术,推动自动化处理功能和推荐功能的数量级提升;
• 支持混合的多云环境。
Informatica企业级流数据和摄取解决方案支持从不同的数据源摄取流数据,例如:物联网、机器数据和传感器数据。该解决方案还支持对数据库中变化数据的捕获以及与各种文件、数据库、应用和其他数据源的连接,这些数据既可以存放在本地,也可以存放在云端。这是业界第一种具备多延时数据处理功能,并支持对Apache Spark的结构化流数据进行处理的解决方案。同时,它利用了Informatica CLAIRE 引擎的处理功能,能够对智能结构发现及动态演进模式形成支持。
在Gartner的近期报告中有一篇题为“采用流数据集成以满足机构的实时数据集成和分析需求”的文章(2019年3月15日发布,作者:Ehtisham Zaidi、W. Roy Schulte和Eric Thoo)。该文章指出:“到2023年,超过70%的机构将以多种数据交付方式为其数据集成应用场景提供支持,这将促使机构采用可支持多种数据交付方式的组合工具,例如:ETL(提取、转换和加载)和流数据集成。”
Informatica高级副总裁兼云、大数据和数据集成部门总经理Ronen Schwartz指出:“我们的客户在每件事上都非常依赖流数据管理,从欺诈预警检测到动态定价和报价,再到实时监测病人的数据。为了做到这一点,他们需要一种单一的综合性解决方案,可摄取和处理来自任何数据源和任何环境的数据,包括任何延时数据。Informatica企业级数据流和摄取解决方案能够提供无与伦比的功能,现在只需要通过我们一家厂商的单一化解决方案就能支持所有的实时应用场景。”
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