ПРЕИМУЩЕСТВА

Распределенная обработка

Hadoop использует модель MapReduce для параллельной обработки данных, что обеспечивает высокую скорость обработки

Обработка больших объемов данных

Hadoop способен обрабатывать петабайты и экзабайты данных, что делает его идеальным для больших наборов данных.

Масштабируемость

Hadoop может легко масштабироваться от одной машины до тысяч серверов. Каждый сервер в Hadoop хранит и обрабатывает данные, что позволяет системе обеспечивать непрерывную обработку данных даже при отказе сервера

Гибкость

Hadoop может обрабатывать любые типы данных. Он может быть использован для широкого спектра целей, таких как аналитика в реальном времени, обработка данных и машинное обучение

Отказоустойчивость

Hadoop автоматически сохраняет данные на нескольких узлах для обеспечения надежности. Если один узел отказывает, данные автоматически перенаправляются на другой узел, и обработка продолжается без прерываний

КЛИЕНТЫ НАМ ДОВЕРЯЮТ

  • АО «РТК»
    АО «Русская телефонная компания»
    Задача
    • Бизнес-пользователи не могут напрямую работать с клиентскими данными, загруженными в DWH
    • Множество
различных витрин с противоречивыми данными
    • По ряду бизнес-процессов данные получаются несвоевременно
    Результат проекта
    • Развернули 3 контура с DWH (DEV TEST PROD) на BareMetal в нашем ЦОДе
    • Отдельно развёрнуты инстансы Data Slon (Hadoop), Data Shelf (Greenplum) и Data Columnar (ClickHouse)
    • Отстроены потоки MWS Bridge (ETL)
    • Решение администрируется и стоит на поддержке MWS 

     

    Результат — единая платформа сбора, хранения и обработки аналитических данных РТК с качественной визуализацией благодаря Data Compass (BI)

Напишите нам

Обсудим все детали и разработаем план действий по внедрению цифровых продуктов для вашего бизнеса

Ваше имя
Юридическое наименование компании
name@yourcompany.com
+7 (999) 999-99-99
Москва
Выберите регион