Amazon Web Services
Nutzen Sie AWS-Infrastruktur mit Teradata Vantage – entweder as-a-Service oder per Do-It-Yourself.
Bewährte Cloud-Lösungen, gebaut und bepreist für die Skalierung
Teradata Vantage bietet eine leistungsstarke, moderne Cloud-Architektur für Analytics, die Analysen, Data Lakes und Data Warehouses zusammenbringt. Teradata Vantage kann für diejenigen, die bereits in der Cloud sind, flexibel je nach Wachstumsherausforderung skalieren – das nutzungsbasierte Pay-as-you-go-Modell bietet maximale Flexibilität. Ganz egal, ob ein Unternehmen in die Cloud migriert, über eine Hybrid-Infrastruktur verfügt oder bereits vollkommen eingebunden ist, Teradata kennt den Weg von Cloud-Analytics zu den Antworten.
Amazon Web Services
Nutzen Sie AWS-Infrastruktur mit Teradata Vantage – entweder as-a-Service oder per Do-It-Yourself.
Microsoft Azure
Vereinen Sie Azure-Ressourcen mit Teradata Vantage – entweder as-a-Service oder per Do-It-Yourself.
Google Cloud
Erhalten Sie mittels Teradata Vantage on Google Cloud Platform (GCP) datenbasierte Erkenntnisse.
Es ist, wie es ist: Für ernsthaftes Business ist die Cloud keine Option – die Cloud IST das Business. Die Informationstechnologie wird so transformiert, dass sie neue Geschwindigkeits- und Speicherstandards sowie die grenzenlosen Wachstumsmöglichkeiten der Cloud voll nutzen kann. Die Cloud bietet mehr Flexibilität, riesigen (und günstigen) Speicherplatz und umfangreiche Fähigkeiten – es liegt auf der Hand, warum die Cloud so schnell gewachsen ist.
Erfahren Sie mehr über Teradata Vantage, die leistungsstärkste Cloud-optimierte Analytics-Plattform.
Budgetschonend
Die Cloud macht teure Infrastruktur überflüssig und bietet mit nutzungsbasierten Preismodellen ("Pay-as-you-go") eine bessere Kostenkontrolle. Anwender zahlen nur für das, was sie nutzen.
Enterprise-fähig
Die für die Data ´Cloud verfügbare Technologie hat sich rasch weiterentwickelt und ist nun Enterprise-fähig und in der Lage, Produktions-Workloads zu unterstützen.
Nativer objektspeicher
Ermöglicht Kunden die einfache Verbindung zu und Analyse von Daten in kostengünstigen Objektspeichern wie Amazon S3, Azure Blob, ADLS Gen2 und Google Cloud Storage.
Schnellere Amortisation
Beschaffung, Bereitstellung und Betrieb der IT-Infrastruktur ist ein zeitaufwändiger Prozess – aber Cloud-Lösungen können buchstäblich Monate zu Minuten verkürzen.
Agilität, Flexibilität
Schnelle Bereitstellung, elastische Rechenleistung und ein massiv skalierbarer Speicher bieten eine Freiheit, die herkömmliche Lösungen nur selten bieten können.
Abonnement
Teradata bietet viele Cloud-Services in einem Cashflow-freundlichen Abonnementmodell und die gleiche Vantage-Software bei allen Bereitstellungsoptionen.
Werfen Sie in dieser interaktiven Tour einen genaueren Blick auf Vantage in der Cloud. Sehen Sie, wie eine moderne Cloud-Architektur die Flexibilität und Agilität bietet, die Ihr Unternehmen zukunftssicher macht.
Immer mehr analytische Ecosysteme finden ihren Weg in die Cloud. Zu den Szenarien, in denen die von der Cloud gelieferte Elastizität sich als sehr vorteilhaft erwiesen hat, gehören Test- und Entwicklungssysteme sowie Datalabs. Diese Anwendungsfällen ist gemein, dass sie nur für eine kurze Zeit benötigt werden und danach länger nicht mehr.
In vielen Unternehmen wird die Kapazität von Test- und Entwicklungssystemen häufig nicht vollends ausgeschöpft – aber wenn die Geschäfte besonders gut laufen, kann sich die Kapazität als zu gering erweisen. Dieses Paradox kann mit einer Cloud-Bereitstellung behoben werden. Die Flexibilität, genau die für das Testen bzw. die Entwicklung erforderlichen Ressourcen zuzuweisen und genauso schnell wieder abzuziehen, geht mit einer großen Leistungsfähigkeit einher. Ein zusätzlicher Vorteil für Tests und Entwicklung ist die Möglichkeit, die neuesten Softwareversionen für die Feature-Validierung zu nutzen, bevor sie in einer streng verwalteten lokalen Umgebung eingesetzt werden.
Beim Einsatz in Datalabs bietet die Cloud-Implementierung zwei große Vorteile. Erstens liefert die Skalierbarkeit in der Cloud das perfekte Arbeitsmodell für Benutzer, die nicht zwingend vorhersehen können, welche Ressourcen sie für den nächsten Datensatz oder Algorithmus benötigen werden. Der zweite Vorteil der Cloud-Bereitstellung für datenwissenschaftliche Aufgaben ist Agilität. Interne Prozesse und Zeitrahmen für die Einführung einer neuen Software auf lokaler Ebene können die Data Discovery verlangsamen. In einer Datalab-Umgebung auf Cloud-Basis sind die gewünschten Tools leichter verfügbar, ohne sich durch ein Labyrinth aus IT-Governance- und -Normenregeln quälen zu müssen.
Teradata Vantage: Sehen Sie die Cloud-Analyseplattform in Aktion.