데이터 레이크 현대화

Google Cloud의 데이터 레이크는 모든 데이터 유형의 분석을 지원합니다. 이를 통해 많은 양의 광범위한 고품질 데이터를 안전하고 경제적으로 수집, 저장, 분석하도록 도와줍니다.

이점

데이터 레이크 최대한 활용하기

데이터 레이크 재호스팅

온프레미스 데이터 레이크를 클라우드에 다시 구축하고 싶지 않다면 데이터를 Google Cloud로 리프트 앤 시프트하여 비용 절감과 확장성을 누리세요.

데이터 레이크 워크로드 버스팅

리소스 사용이 많은 데이터 또는 분석 처리 워크로드를 클라우드로 가져와 버스팅하여 새 하드웨어를 프로비저닝할 필요 없이 컴퓨팅을 자동 확장하세요.

클라우드 기반 데이터 레이크 구축

데이터 레이크가 두서없이 엉망이 되었나요? Google Cloud의 클라우드 기반 데이터 레이크를 사용하면 데이터 엔지니어 및 과학자의 분석 개발 속도를 높일 수 있습니다.

주요 특징

Apache Spark 및 Hadoop 기반 데이터 레이크를 Google Cloud로 마이그레이션

완전 관리형 서비스

목적에 맞게 구축된 데이터 및 Apache Spark와 같은 분석 오픈소스 소프트웨어 클러스터를 프로비저닝, 자동 확장, 제어하여 90초 만에 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.

통합 데이터 과학 및 분석

Apache Spark, BigQuery, AI Platform Notebooks, GPU, 기타 분석 가속기로 Google 데이터 레이크에서 분석을 빠르게 빌드, 학습, 배포하세요.

비용 관리

Google Cloud 자동 확장 서비스를 사용하면 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 쿼리 속도를 높이고 비용을 GB 단위로 관리할 수 있습니다. 커스텀 머신 사용, 비활성 클러스터 삭제 등을 통해 온프레미스 Hadoop 배포보다 비용을 최대 54% 절감하세요.

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다음 단계 수행

해결해야 하는 문제를 알려주세요. 가장 적합한 솔루션을 찾을 수 있도록 Google Cloud 전문가가 도와드립니다.

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