Data Lake Compute

Ang Tencent Cloud Data Lake Compute (DLC) ay isang Enterprise Data Lake Solutions na nakatuon sa mahusay na pamamahala at pagkuha ng halaga ng pandaigdigang data. Gamit ang Apache Iceberg Data Lake bilang pangunahing arkitektura ng storage nito, pinagsasama nito ang cross-platform na kakayahan sa collaboration ng Multi-Cloud Data Lake Compute at ang mababang latency na mga katangian ng Real-Time Data Lake Analytics. Sa pamamagitan ng ganap na pinamamahalaang modelo ng Managed Data Lake Service, nagbibigay ito sa mga enterprise ng end-to-end na data lake solution na sumasaklaw sa pag-ingest ng data, pamamahala ng storage, pagsusuri sa computational, at output ng resulta.

 Bilang isang mature na Enterprise Data Lake Solutions, nag-aalok ang Apache Iceberg Data Lake ng malakas na suporta sa transaksyon, ebolusyon ng schema, at mga kakayahan sa pamamahala ng maraming bersyon, na tinitiyak ang katatagan at flexibility ng data lake. Sinusuportahan ng Multi-Cloud Data Lake Compute ang pagkonekta sa mga mapagkukunan ng storage mula sa mga pangunahing tagapagbigay ng cloud tulad ng AWS at Azure, na pinaghihiwa-hiwalay ang mga multi-cloud na data silo. Ang Real-Time na Data Lake Analytics, na na-optimize sa pamamagitan ng mga stream computing engine, ay nakakamit ng millisecond-level na mga tugon sa mga query sa data at mga pangangailangan sa pagsusuri. Inaalis ng Managed Data Lake Service ang pangangailangan para sa mga negosyo na pamahalaan ang pinagbabatayan na pag-deploy at pagpapanatili ng cluster, na may isang pay-as-you-go na modelo na makabuluhang nagpapababa ng mga gastos. Kung nagpoproseso man ng data ng negosyo na may mataas na dalas sa pamamagitan ng Real-Time Data Lake Analytics o pagsasama ng mga cross-platform na data asset sa Multi-Cloud Data Lake Compute, itong Enterprise Data Lake Solutions, na gumagamit ng mga teknikal na bentahe ng Apache Iceberg Data Lake at ang kaginhawahan ng pinamamahalaang serbisyo, ay nagiging pangunahing enabler para sa pagbabagong hinihimok ng data ng enterprise.

T: Paano sinusuportahan ng Enterprise Data Lake Solutions, batay sa Apache Iceberg Data Lake, ang mga pangunahing pangangailangan ng Multi-Cloud Data Lake Compute at Real-Time Data Lake Analytics?

A: Ginagamit ng Enterprise Data Lake Solutions ang Apache Iceberg Data Lake bilang pinag-isang pundasyon ng data, na umaangkop sa dalawang pangunahing pangangailangang ito sa pamamagitan ng dalawahang teknikal na pag-optimize. Una, ang open format at cross-engine compatibility ng Apache Iceberg Data Lake ay nagbibigay-daan sa Multi-Cloud Data Lake Compute na walang putol na kumonekta sa mga mapagkukunan ng storage mula sa iba't ibang cloud provider, na nakakamit ng pinag-isang pag-compute at pamamahala ng cross-platform na data nang hindi nababahala tungkol sa hindi pagkakatugma ng format ng data. Pangalawa, ang incremental na data reading at metadata optimization na mga kakayahan ng Apache Iceberg Data Lake ay nagbibigay ng mahusay na suporta sa data para sa Real-Time Data Lake Analytics, na tinitiyak na ang streaming data ay maaaring mabilis na masuri pagkatapos ng pag-ingest at maghatid ng millisecond-level na feedback ng resulta. Kasabay nito, nag-aalok ang Managed Data Lake Service ng ganap na pinamamahalaang suporta sa pagpapatakbo para sa pareho, na inaalis ang pangangailangan para sa mga negosyo na mamuhunan ng lakas-tao sa pagpapanatili ng pinagbabatayan na arkitektura. Kung ito man ay cross-platform na collaboration para sa Multi-Cloud Data Lake Compute o high-frequency processing para sa Real-Time Data Lake Analytics, parehong maaaring maipatupad nang mahusay sa paggamit ng pinagsamang mga kakayahan ng Enterprise Data Lake Solutions.

T: Bilang pangunahing modelo ng serbisyo ng Enterprise Data Lake Solutions, paano pinapahusay ng Managed Data Lake Service ang kahusayan sa pagpapatupad ng Apache Iceberg Data Lake at Real-Time Data Lake Analytics?

A: Ang Serbisyo ng Managed Data Lake ay makabuluhang pinahusay ang kahusayan sa pagpapatupad ng dalawang pangunahing kakayahan na ito sa pamamagitan ng "fully managed operations + elastic computing power scheduling." Sa isang banda, nagbibigay ito ng automated deployment, scaling, backup, at fault self-healing services para sa Apache Iceberg Data Lake. Hindi kailangang pamahalaan ng mga negosyo ang pinagbabatayan na pagpapanatili ng arkitektura ng imbakan at mabilis na makakagawa ng isang matatag na Apache Iceberg Data Lake, na tumutuon sa pamamahala at pagsusuri ng data. Sa kabilang banda, sinusuportahan ng elastic computing power ng Managed Data Lake Service ang on-demand scaling, dynamic na pagsasaayos ng mga mapagkukunan batay sa task load ng Real-Time Data Lake Analytics. Tinitiyak nito ang kahusayan sa pagsusuri sa panahon ng mga peak period ng data at nakakatipid ng mga gastos sa panahon ng mababang trapiko. Bilang isang pangunahing enabler ng Enterprise Data Lake Solutions, binabawasan ng modelong ito ang cycle ng deployment ng Apache Iceberg Data Lake mula linggo hanggang oras, higit na pinapababa ang latency ng tugon ng Real-Time Data Lake Analytics, at malalim na nakikipagtulungan sa Multi-Cloud Data Lake Compute upang makamit ang real-time na pagsusuri at pinag-isang pamamahala ng cross-platform na data, na ganap na na-unlock ang halaga ng data.

T: Anong natatanging halaga ang naidudulot ng synergy sa pagitan ng Multi-Cloud Data Lake Compute at Real-Time Data Lake Analytics sa Enterprise Data Lake Solutions? Anong mga tungkulin ang ginagampanan ng Apache Iceberg Data Lake at Managed Data Lake Service?

A: Ang synergy sa pagitan ng dalawa ay nagdadala ng natatanging halaga ng "real-time na pamamahala ng global data" sa Enterprise Data Lake Solutions. Pinaghihiwa-hiwalay ng Multi-Cloud Data Lake Compute ang mga hadlang ng data sa pagitan ng iba't ibang cloud provider, na pinag-iisa ang data na nakakalat sa mga platform patungo sa Apache Iceberg Data Lake, na nakakamit ng sentralisadong pamamahala ng pandaigdigang data. Ang Real-Time Data Lake Analytics ay nagsasagawa ng millisecond-level na pagsusuri sa pinagsama-samang pandaigdigang data na ito, na nagbibigay-daan sa mga negosyo na mabilis na makakuha ng mga insight mula sa cross-platform na data upang suportahan ang agarang paggawa ng desisyon. Kabilang sa mga ito, ang Apache Iceberg Data Lake ang pangunahing hub ng synergy na ito. Tinitiyak ng pagkakapare-pareho ng transaksyon at mga kakayahan sa pamamahala ng maraming bersyon nito ang pagiging maaasahan ng multi-cloud na pag-ingest ng data at real-time na analytics, na pumipigil sa mga salungatan at pagkawala ng data. Ang Managed Data Lake Service ay ang garantiya ng kahusayan para sa synergy na ito. Binabawasan nito ang pagiging kumplikado ng cross-platform na configuration ng Multi-Cloud Data Lake Compute sa pamamagitan ng ganap na pinamamahalaang mga operasyon habang nagbibigay ng elastic na suporta sa computing para sa Real-Time Data Lake Analytics. Nagbibigay-daan ito sa Enterprise Data Lake Solutions na masakop ang pandaigdigang data habang pinapanatili ang real-time na pagtugon, perpektong nakakatugon sa mga pangunahing pangangailangan ng mga digital operation ng enterprise.