リアルタイムのディープデータ分析とディープラーニングによって、データを取得し、カタログ化し、洗練し、充実させ、保存するための単一システムを構築した方法をご覧ください。
ロジック:イベントトリガー、クエリ、関数 ステート:ファイル、オブジェクト、ストリーム、テーブル、ベクター
無限のデータを活用し、反復学習を自動化し、持続可能な競争優位性を実現するために構築された画期的なデータアーキテクチャにより、未開拓のデータの90%を解き放ちます。

ペタバイト級、エクサバイト級のデータをグローバルなデータセンター間で移動させることは、従来型システムではますます困難になっている。

従来のデータアーキテクチャは、今日のAIが求める多様で巨大なデータセットや高性能なランダムI/Oに対応できるようには設計されていない。

現在のソリューションはコストが高く、パフォーマンス、スケール、耐障害性、コストの間で許容できないトレードオフを強いられている。
20年にわたるダイレクトアタッチド・共有なしアーキテクチャの時代
現代のAIには、目的に合わせて設計された新しいアーキテクチャが必要
DASE(Disaggregated, Shared-Everything)の紹介
「未来のアーキテクチャ」
パフォーマンス、スケール、コストのトレードオフを排除し、エッジからクラウドまであらゆる種類のデータを活性化する革新的なアーキテクチャを実現。
AI時代のために設計された唯一のデータプラットフォーム。シームレスなアクセス、リアルタイム処理、継続的な学習に最適化され、イノベーションとビジネス価値を加速。
リアルタイムストリームからエクサバイト規模のアーカイブまで拡張するデータセットを、自動的にクエリ・最適化しつつ、ほぼ無限の数のテーブルに対応可能。
リアルタイムのディープデータ分析とディープラーニングによって、データを取得し、カタログ化し、洗練し、充実させ、保存するための単一システムを構築した方法をご覧ください。
