Teradata有利提供了一个强大的, 统一分析的现代分析云架构, 数据的湖泊, 和数据仓库. 对于那些已经在云端的人来说, Teradata有利 能否灵活地扩大规模,以满足增长的挑战 现收现付制 提供了最大的灵活性. 组织是否正在迁移到云, 拥有混合基础设施, 或者已经完全承诺了, Teradata从云分析转向了答案.
这是一个事实:在企业级业务中,云不是可选的—云IS业务. 信息技术正在被重塑,以利用新的速度标准, 存储, 和无限的规模. 而云提供了更大的灵活性, 大规模(低成本)存储, 更扩展的服务功能, 云计算的快速增长很容易理解.
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云解决方案消除了购买昂贵的基础设施和提供的需要 消费(现收现付制)定价 这提供了更大的成本控制.
采购, 部署, 提供IT基础设施是一个耗时的过程——但云解决方案可以将几个月缩短为几分钟.
技术可用于 数据云 解决方案发展很快,现在已经可以用于企业,能够支持生产工作负载.
快速配置, 弹性计算能力, 而大规模可伸缩存储提供了传统解决方案中不常见的自由度.
使客户能够轻松地连接和分析低成本对象存储(如Amazon S3)中的数据, Azure Blob, ADLS代, 谷歌云存储.
Teradata以现金流友好的订阅模式提供许多数据云服务, 在所有部署选项中提供相同的十大电子游艺网站软件.
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越来越多的分析型生态系统正在进入云计算领域. 云部署提供的弹性非常具有优势的场景包括测试和开发系统以及数据实验室. 这些用例有一个共同的特征,即在短时间内被需要,然后在一段时间内不再被需要.
在许多组织, 测试和开发系统的能力通常没有得到充分利用——但是当活动开始时, 容量可能过小. 这个矛盾可以通过云部署来解决. 精确分配测试和/或开发所需资源的灵活性, 然后迅速转身去分配是非常强大的. 测试和开发的另一个优势是,在软件准备部署到高度治理的内部环境之前,可以使用最新版本的软件进行特性开发和/或验证.
在数据实验室部署中,云实现有两大优势. 第一个, 云中的可伸缩性为那些无法预测下一个新数据集或算法所需资源的用户提供了完美的工作模型. 数据科学工作的云部署的第二个优势是灵活性. 引入新软件的内部流程和时间框架会减慢数据发现的速度. 在云数据实验室环境中, 所需的工具更容易访问, 即使不经过错综复杂的IT治理和标准委员会.
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