湖和数据中心

湖与数据中心

湖泊和数据中心有很大的不同在他们的核心。数据湖的目的是尽可能有效地存储数据和工程与遗留技术像DAS-based存储。数据湖的挑战是创建数据仓库的抑制能力分析所需的数据集的组合为一个整体。

数据中心是一个现代的、以数据为中心的体系结构进行存储能力分析和人工智能通过使企业整合和共享数据在今天的数据。与数据湖泊和遗留DAS架构设计主要是存储数据,数据中心的目的是分享和提供实时数据和多维的方式。

为什么数据湖泊死亡

数据湖泊死亡,因为他们是建立在过时的前提,所有非结构化数据存储。其中一些存储在数据仓库中有些是迷失在数据湖泊。统一的数据坏了,和瘫痪的速度数据。为什么这么难遗留数据统一存储系统在一个平台?问题是,每个应用程序都有不同的要求,其data-thus扩散筒仓的数据。是时候重新考虑存储。

数据是现代企业的燃料。然而,大多数数据存储在筒仓,分析和人工智能应用程序的遥不可及。现代情报需要一个建筑设计不仅存储数据,也分享和传递数据。

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