Описание
ЯНДЕКС ДатаХаб — это мощное программное обеспечение, предназначенное для распределённого хранения и обработки больших объёмов данных. Он разработан для эффективного управления инфраструктурой данных на масштабных предприятиях, обеспечивая устойчивость, масштабируемость и высокую производительность при работе с экстремально большими массивами информации. Основной функционал ДатаХаб включает поддержку MapReduce для параллельной обработки данных, а также использование распределённой файловой системы и базы данных NoSQL, основанной на технологии key-value. Это делает его универсальным решением для компаний, занимающихся анализом данных, машинным обучением и созданием информационных систем с требованиями высокой пропускной способности и хранения данных в сотни петабайт и более.
| Технические характеристики | Описание |
|---|---|
| Поддерживаемый объём хранения данных | Экстрабайты (сотни петабайт и выше) |
| Объем хранения | Многотерабайтные массивы данных, адаптируемые под инфраструктуру организации |
| Тип используемых устройств хранения | HDD, SSD и RAM |
| Обработка данных | На сотнях тысяч Hyper Threading ядер для высокой масштабируемости и скорости |
| Машинное обучение | Решение задач на тысячах GPU для анализа больших данных и моделирования |
| Поддержка пользователей | Обработка и хранение данных десятков тысяч пользователей |
| Распределённая система | Поддержка распределённой файловой системы и NoSQL базы данных для горизонтальной масштабируемости |
Яндекс ДатаХаб является универсальным решением для современных корпоративных инфраструктур, требующих масштабируемое хранение и обработку данных в реальном времени. Он идеально подходит для организаций, которые занимаются большими данными, аналитикой, развитием ресурсов машинного обучения и искусственного интеллекта, а также для бизнеса, нуждающегося в надёжных и быстродействующих системах хранения данных. Благодаря использованию гибридных технологий хранения, таких как HDD, SSD и оперативная память, ДатаХаб способен оптимизировать расходы и повысить эффективность работы с данными. Высокопроизводительная архитектура, использующая огромные вычислительные мощности, позволяет ускорить обработку сложных аналитических задач, подготовить данные для обучения моделей ИИ и обеспечить быстродействие при работе с тысячами пользователей и бизнес-процессов. Также важно отметить, что система поддерживает распределённое хранение и обработку, что делает её идеальной для построения масштабируемых дата-центров и облачных решений, способных расти вместе с потребностями бизнеса.
Если вы обнаружили ошибку, пожалуйста, уведомите нас — выделите текст с ошибкой и нажмите клавиши Ctrl+Enter. Отключите блокировщик рекламы, если после нажатия комбинации кнопок не срабатывает всплывающее окно.
