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Panoramica

Semplifica e rendi operative le pipeline di dati, in modo sicuro e su qualsiasi scala.

CDP Data Engineering è l'unico servizio nativo per cloud creato appositamente per i team aziendali di data engineering. Costruito su Apache Spark, Data Engineering è un kit di strumenti completo che consente automazione dell'orchestrazione con Apache Airflow, monitoraggio avanzato delle pipeline, risoluzione dei problemi visiva e strumenti di gestione completi per agevolare i processi ETL per tutti i team di analisi aziendali.

Data Engineering è completamente integrato con Cloudera Data Platform, consentendo visibilità e sicurezza end-to-end con SDX e integrazioni ininterrotte con i servizi CDP come Data Warehouse e Machine Learning. Data Engineering su CDP potenzia flussi di lavoro di data engineering coerenti, ripetibili e automatizzati su una piattaforma di cloud ibrido, ovunque.

Casi d'uso

  • Automatizza le pipeline di dati ovunque
  • Ottieni visibilità e controllo ETL
  • Mantieni l'integrità dei dati

Automatizza le pipeline di dati ovunque


Trasmetti in sicurezza set di dati di qualità a CDP Data Warehouse, CDP Machine Learning o ad altri strumenti di analisi.

Data Engineering semplifica il passaggio delle pipeline di dati ai team di analisi, dal machine learning al data warehousing e oltre. Aumenta il time-to-value organizzando e automatizzando le pipeline per trasmettere set di dati curati e di qualità ovunque, in modo sicuro e trasparente.

Esempi concreti

Ottieni visibilità e controllo ETL


Gestisci i tuoi dati in modo olistico e trasparente.

Gestire il ciclo di vita dei dati e controllare i costi diventa sempre più difficile quando si cerca di rendere operative le pipeline di dati in tutta l'azienda su larga scala.

Data Engineering offre una suite di funzionalità operative e di visibilità per pianificare la capacità, l'automazione delle pipeline, l'acquisizione automatica delle derivazioni e la risoluzione dei problemi sui casi d'uso aziendali.

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Immagine astratta che evoca visibilità e controllo

Mantieni l'integrità dei dati


Visibilità completa delle pipeline di dati per proteggere la tua attività.

Con l'aumentare della quantità e della complessità dei dati, non è facile garantire un'accuratezza e un'affidabilità costante per scalare i carichi di lavoro di analisi in tutta l'azienda.

Data Engineering offre monitoraggio e avvisi nativi per le pipeline di dati per identificare tempestivamente le criticità e un visual troubleshooting per risolverle rapidamente prima che incidano sulla tua attività.

 

Screenshot risoluzione dei problemi della pipeline di dati

Caratteristiche principali

Organizza flussi di lavoro complessi di trasformazione dei dati con il supporto di Apache Flow e centinaia di operatori per soddisfare i requisiti di analisi chiave.

Data Engineering è containerizzato, scalabile e portatile, con barriere di protezione e ambienti di carichi di lavoro isolati che consentono una gestione sicura delle pipeline, con elaborazione on-demand elastica per soddisfare gli SLA aziendali in modo conveniente.

Visualizza le metriche delle performance come CPU, memoria e I/O in tutte le fasi dei tuoi lavori Spark per individuare le problematiche nelle prestazioni e trovare i punti critici durante la risoluzione dei problemi.

Sfrutta una ricca interfaccia di gestione dei lavori con CLI e API REST da automatizzare e integrare facilmente nei flussi di lavoro esistenti come le pipeline CI/CD e gli strumenti di terze parti.

Data Engineering offre un servizio Spark su Kubernetes completamente integrato, che automatizza e semplifica la gestione degli artefatti, la sicurezza e la pianificazione delle risorse, sfruttando Apache Yunikorn per fornire pianificazione FIFO e GANG.

Tramite un'interfaccia centralizzata, gli amministratori della piattaforma possono gestire accessi e sicurezza per poi effettuare il provisioning di nuovi carichi di lavoro, monitorando la capacità e visualizzando l'utilizzo delle risorse nel tempo con semplicità. SDX consente anche il monitoraggio completo della derivazione del ciclo di vita per scoprire da dove provengono i dati e dove sono diretti.

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