lyftrondata Funktionen

Unterstützt die Verwaltung verschiedener Arten von Datenbanken und Integrationsmethoden.

Gibt Administratoren die Kontrolle über datenbezogene Privilegien und Zugänglichkeit

Ermöglicht Benutzern den sicheren Zugriff auf Daten. Bietet zusätzliche Unterstützung für Sicherheitspraktiken wie IP-Whitelisting, Angriffsabwehr und Datenverschlüsselung.

Erstellt Integrationen und ermöglicht die Verwaltung verbundener Contains.

Ermöglicht es Administratoren, Komponenten der Datenbank zu organisieren, um die Instanzeffizienz aufrechtzuerhalten.

Ermöglicht Administratoren die Verwaltung und Organisation von Speicher, Netzwerken und Rechenzentren.

Application Programming Interface Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.

Funktioniert bei Integration in mehrere Formen externer Anwendungen.

Tools zur (Um-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren.

Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an.

Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf.

Bieten Sie Backup- und/oder Wiederherstellungsoptionen für Daten an, die in die Cloud migriert werden.

Lässt sich in eine Vielzahl von Quellen und/oder Migrationszielen integrieren.

Behalten Sie den Benutzerzugriff und die Sicherheitsfunktionen bei, die mit vormigrierten Daten in der Umgebung nach der Migration verknüpft sind.

Echtzeitansicht und Status jeder Komponente in der Cloud-Umgebung.

Verfolgen Sie Daten- und Systemsicherungen, Replikations- und Failover-Ereignisse.

Integration mit anderen Management-, Resilienz- oder Backup-Lösungen

Kompatibel mit einer Vielzahl von Cloud- und/oder virtuellen Infrastrukturen.

Überwachung der Replikationsumgebung über die GUI

Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien.

Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat.

Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort.

Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich).

Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren.

Migrieren Sie Daten aus On-Premises- oder Cloud-Lösungen in eine separate Cloud-Umgebung oder -Lösung.

Kompatibel mit einer Vielzahl von Datentypen für die Migration.

Senden Sie Warnungen für Migrationsfehler und protokollieren Sie Migrationsprozesse, um mögliche Ursachen für Fehler anzuzeigen.

Kopieren und speichern Sie dieselben Daten an mehreren Speicherorten.

Stellen Sie As-Before-Failover-Funktionen für Cloud-Umgebungen bereit.

Die Dienstleistungen werden im Rahmen eines Pay-as-you-go- oder nutzungsbasierten Kaufmodells angeboten.

Bieten Sie Disaster Recovery-Funktionen als Drittanbieter an.

Transformieren oder codieren Sie Daten, bevor sie in die Cloud verschoben werden.

Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.

Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung

Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen.

Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung.

Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität.

SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw.

Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw.

Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS

Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren.

Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Bietet Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und Erfassung von unstrukturierten, halbstrukturierten und Streaming-Daten.

Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.

Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud).

Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen