Lakehouse Manager
Lakehouse Manager
Een serverless datalake- en datawarehouseservice op OVHcloud Data Platform, gebouwd op Apache Iceberg voor massale gegevensopslag.
Data Lakehouse, gebaseerd op Apache Iceberg, om al uw gegevens te organiseren en op te slaan
Breek datasilo's af
Sla uw data op in één warehouse om uw analyses uit te voeren zonder de infrastructuur te managen.
Uw projecten hebben geen grenzen meer
Creëer op Data gerichte projecten zonder de gebruikelijke kosten, complexiteit en ontwikkeltijd.
Betreed het datatijdperk
Consolideer uw gegevens en zet ze in enkele seconden om in bruikbare informatie.
Meer dan een datawarehouse
Centraliseer en organiseer uw multi-engine datawarehouse met een enkele interface.
Demonstratie
Geef uw Data & Analytics-projecten een boost
Wilt u uw Data-projecten en -applicaties heel snel en eenvoudig implementeren, beheren en opschalen? Of het nu businessanalisten, data-engineers of frontend-developers zijn, uw teams werken effectiever met een gemeenschappelijk en veilig platform dat op samenwerking is gericht. Het Data Platform van OVHcloud, dat gebaseerd is op opensourcetechnologieën als Apache Spark, Iceberg en Trino, biedt u binnen een en dezelfde omgeving toegang tot uw diensten voor data-integratie, opslag en herstel.
Vimeo stelt het afspelen van zijn video's afhankelijk van het plaatsen van tracers, om u gerichte reclame te kunnen aanbieden op basis van uw surfgedrag.
Om de video te kunnen bekijken, moet u de privacycategorie Cookies delen op platforms van derden in ons Privacycentrum accepteren. U hebt de mogelijkheid om uw toestemming op elk moment in te trekken.
Raadpleeg voor meer informatie het cookiebeleid van Vimeo en het cookiebeleid van OVHcloud.
Organiseer en bewaar uw gegevens op elke schaal
Sla uw gegevens op in een datawarehouse, serverless en in de cloud
Lakehouse Manager is zowel een datawarehouse als een datalake met een krachtige engine voor het analyseren van petabytes aan gegevens en een geïntegreerde, geconsolideerde monitoring- en managementlaag. Het biedt volledig serverless gebruik met automatisch opschalen om te voldoen aan uw vereisten voor opslag en analytische verwerking van grote datasets, zoals medische of IoT-gegevens. Gegevens en metadata worden opgeslagen in een open indeling, Apache Iceberg, in Object Storage-buckets die volledig losgekoppeld zijn van de rekenkracht. Dit biedt schaalbaarheid, eenvoudig schemabeheer en veilige, gelijktijdige lees- en schrijfbewerkingen.
Apache Iceberg™ en het bijbehorende logo zijn handelsmerken van de Apache Software Foundation. OVH SAS en haar dochterondernemingen zijn niet gelieerd aan of goedgekeurd door de Apache Software Foundation.
Organiseer datasets en attributen op logisch niveau
Gebruik de managementinterface om alle tabellen, attributen en databases op één plek te beheren en te gebruiken. Met deze geconsolideerde interface kunt u binnen één samenwerkingsomgeving datasets maken, doorzoeken, bijwerken en delen, maar ook gegevenstypen beheren, relaties opgeven, lijnen bewaken en andere zaken managen. De omgeving voor productiegegevens is altijd beschermd wanneer u op het logische abstractieniveau werkt, totdat de wijzigingen worden aangebracht op het fysieke niveau.
Vraag gegevens op die op andere clouds en in externe databases gehost worden
Voer uw ad-hocanalyses uit op al uw gegevens met een ANSI SQL-interface. Lakehouse Manager ondersteunt “joinen” van tabellen vanuit verschillende engines of zelfs vanuit verschillende regio's, on demand en in dezelfde query. U kunt dit doen met een ergonomische grafische interface. Creëer nieuwe datasets en DDL-tabellen zoals u dat bij elke andere service zou doen.
Controleer externe, op andere engines gebaseerde datasets op afstand
OVHcloud Lakehouse Manager kan gelijktijdig worden gebruikt met verschillende compatibele engines, waaronder externe databasemanagementsystemen (DBMS), zoals PostgreSQL en Snowflake. U kunt het ook gebruiken om externe datasets te maken en een datawarehouse te verdelen over verschillende storage-engines. Zo kunt u zich effectief aanpassen aan de gebruiksscenario's, van kleine, georganiseerde datamarts tot grote warehouses met ML-functies.
