Fonctionnalités de Google Cloud Dataflow
base de données (3)
Collecte de données en temps réel
Collecte, stockage et organisation de données massives et non structurées en temps réel
Répartition des données
Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle
Lac de données
Crée un référentiel pour collecter et stocker des données brutes à partir de capteurs, périphériques, machines, fichiers, etc.
Intégrations (2)
Intégration Hadoop
Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop
Intégration de Spark
Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop
Plate-forme (3)
Mise à l’échelle de la machine
Facilite l’exécution et l’évolutivité de la solution à un grand nombre de machines et de systèmes
Préparation des données
Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser
Intégration de Spark
Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop
Traitement (2)
Traitement dans le cloud
Déplace la collecte et le traitement de Big Data vers le cloud
Traitement de la charge de travail
Traite les charges de travail de données par lots, en temps réel et en streaming dans des systèmes uniques, mutualisés ou cloud
Données (4)
Traitement des données
La capacité de traiter de grandes quantités de données.
Sources de données
La capacité de traiter des données provenant d’une grande variété de sources et de formats.
Intégration
La possibilité de travailler de manière transparente avec une autre plate-forme logicielle.
Traitement en temps réel
Traiter les données provenant de diverses sources en temps réel au fur et à mesure de leur arrivée.
Analytics (1)
Reporting & Analytique
Outils pour visualiser et analyser les données.
Alternatives les mieux notées
