Как уменьшить расходы на КХД в 7 раз и не отстать от AI гонки?

Нужно использовать КХД на архитектуре Lakehouse. 74% западных корпораций уже мигрировали на архитектуру Lakehouse, которая объединяет сильные стороны DWH и Data Lake, а также служит фундаментом для быстрого внедрения AI-инициатив.
Протестируйте VK Data Lakehouse — КХД нового поколения для уменьшения стоимости хранения данных и ускорения аналитики до 10 раз.
→ Дешевое хранение данных в S3-хранилище. Стоимость хранения 1 ГБ с репликацией в облаке уменьшается в 10 раз — с 30 до 3 рублей по сравнению с DWH.
→ Транзакционность для данных в S3-хранилище. Табличный формат поверх S3 обеспечивает ACID и полноценную работу в сценариях DWH.
→ Ускорение аналитики. MPP SQL-движок для параллельной работы с данными из разных источников без тяжелого ETL.
→ Уменьшение расходов за счет разделения compute и storage. Платите только за то, что используете. Нет затрат на простаивающие ресурсы.
→ Линейный рост затрат вместо экспоненциального при масштабировании.
→ Не нужно содержать отдельные команды под DWH и Data Lake.
→ Универсальное решение для работы с любым объемом данных. От гигабайт до сотен петабайт. Без сложного масштабирования и миграций.
→ Работа с ML становится быстрее без рисков уронить DWH. DS команда может экспериментировать с ad hoc запросами без опаски уронить DWH и BI.
Чтобы получить до 150 000 бонусных рублей для тестирования VK Data Lakehouse в VK Cloud с поддержкой архитекторов:
➜ Оставляйте заявку
Будем рядом на всех этапах пилота и поможем довести MVP до результата.