开放数据湖平台

开放、安全的机器学习多云数据湖平台, 流分析, 数据探索和特别分析.

没有其他平台能从根本上简化数据管理, 数据工程和运行时服务,如quole. quole使人可靠, 保护用户之间的数据访问和协作,同时减少实现价值的时间, 提高生产力, 从第一天起就降低云数据湖的成本.

特别的分析

开发并向团队交付高级的特别分析

与quole的工作台,作者,保存,模板和共享报告和查询. 具有优化的ANSI/ISO-SQL (转眼间)服务, 与Tableau和Looker的内置集成, 和开箱即用的Git集成共享报告和查询只需点击一下.

数据管道

收集和处理有状态事件, 重放和重新处理数据, 并与监控和警报解决方案集成.

与quole的辅助管道建造者, 您可以构建结合多个流或批处理数据源的流数据管道,以获得实时洞察. 底层容错基础设施可确保数据和结果的准确性和一致性.

机器学习

在机器学习和分析模型上建立、共享和协作.

借助趣宝平台的线下编辑, 多语言解释器和版本控制功能提供更快的结果. 利用quhole笔记本监控应用程序状态, 工作进展, 使用集成的包管理器并使用Qviz进行可视化

工程数据

轻松探索、构建和交付数据管道.

与Qubole, 自动化端到端管道,避免数据摄取和准备瓶颈,并满足sla. 通过灵活地使用首选编程语言和数据处理框架,有效地管理数据管道.

数据管理

是否有更快的数据发现、更快的响应时间和自动统计信息收集.

与Qubole, 您可以构建和管理元数据, 发现和探索数据依赖关系, 并提供指标和统计数据以提高工作负载性能.

平台运行时

自动提供, 管理, 优化云资源,平衡成本, 工作负载, 性能要求.

与Qubole, 您可以在任何云上无缝地扩展计算基础架构,以适应新的数据和用户,而无需额外的管理开销.

安全和治理

内置多层方式保护机密性, 完整性, 以及客户信息的可用性.

quole提供基于ACID遵从性的细粒度读/写数据功能,以实现法规遵从性. 安全访问与加密和RBAC控制. 与领先的云提供商iam集成, AD和LDAP实现具有相同的数据访问权限.

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开放、简单、安全

Qubole提供更快的访问到pb级的安全, 用于分析和机器学习的可靠和可信的结构化和非结构化数据集. 用户进行ETL, 分析, 和AI/ML工作负载以端到端方式高效地跨最佳开源引擎, 多种格式, 库, 以及适应数据量的语言, 各种, sla和组织策略.

大规模快速采用数据湖

Qubole为数据科学家提供了一个开箱即用的工作台和笔记本, 数据工程师, 数据分析师, 和管理员. 它支持各种类型的数据用户(包括Apache火花)使用的开源框架, 转眼间, 蜂巢/ Hadoop, TensorFlow, 和气流.

接近零管理

Qubole自动化安装, 配置, 以及集群的维护, 多个开源引擎, 以及用于数据探索的专用工具, 特别的分析, 流分析和机器学习. 组织实现了1:20 00或更高的管理员与用户的比例,以及接近于零的管理经验.

减少数据湖成本50%

Qubole的工作负载感知自动扩展和实时现货购买大大降低了计算成本. 预配置的财务治理策略和内置优化不断降低数据湖云计算成本,同时提供管理员覆盖以满足特殊需求.

quole因其在云上进行数据分析而受到全球客户的信赖.

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