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Skalierbare KI-Implementierungen für größeren Mehrwert Open Data Lakehouse mit Apache Iceberg für Public und Private Clouds

Von Bernhard Lück 1 min Lesedauer

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Cloudera
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Cloudera bietet ab sofort ein Open Data Lakehouse mit Apache Iceberg für Public und Private Clouds an. Das soll Kunden in die Lage veretzen, das Potenzial all ihrer Daten für vertrauenswürdige Analysen und KI zu erschließen, egal ob diese in der Cloud oder vor Ort vorhanden sind.

Mit Apache Iceberg für Cloudera Data Platform (CDP) in der Public und Private Cloud seien KI-Implementierungen schnell skalierbar.(Bild: © – Darrell Gulin – GettyImages)
Mit Apache Iceberg für Cloudera Data Platform (CDP) in der Public und Private Cloud seien KI-Implementierungen schnell skalierbar.
(Bild: © – Darrell Gulin – GettyImages)

Cloudera zufolge haben viele Unternehmen derzeit Schwierigkeiten, mithilfe von KI auf ihre Daten zuzugreifen oder einen Mehrwert zu erzielen. Zu den Herausforderungen dabei gehören verteilte Dateninfrastrukturen, Governance-Risiken oder Sicherheitsbedenken.

Mit Apache Iceberg für Cloudera Data Platform (CDP) in der Public und Private Cloud könnten Unternehmen nun diese Herausforderungen meistern und KI-Implementierungen schnell skalieren, um einen größeren Mehrwert zu erzielen. Das unter Open-Source-Lizenz stehende Datentabellenformat Apache Iceberg biete Unternehmen die Möglichkeit, KI auf die sowohl in der Cloud als auch vor Ort vorhandenen großen Mengen an geschäftskritischen Daten anzuwenden. So könnten neue Anwendungsfälle geschaffen werden. Das Large Language Model werde vollständig abgekapselt genutzt, was für Kunden mehr Sicherheit und Datenschutz sowie eine verbesserte Leistung und geringere Betriebskosten bedeutet, so Cloudera.

Cloudera führt außerdem weitere Neuerungen für seine Plattform ein, darunter:

  • Zero Downtime Upgrades (ZDU) und Sicherheitsverbesserungen wie Transport Layer Security (TLS) 1.2 für erhöhte Geschäftskontinuität und minimierte Unterbrechungen.
  • Neue Apache-Ozone-Funktionen wie Quotas, Snapshots und Disaster-Recovery-Verbesserungen für eine höhere Skalierbarkeit bei geringeren Kosten, um den enormen Datenverbrauch moderner Workloads zu bedienen.
  • Erweiterter Support für Integrationen wie Python 3.10, RHEL 9.1, RHEL 8.8 FIPS, SLES 15 SP4, Oracle 8.8 und JDK 17 für mehr Kompatibilität und Flexibilität.

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