테라데이타 클라우드
분석은 비즈니스를 발전시킵니다.

Teradata Vantage는 분석, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 통합하는 강력하고 현대적인 분석 클라우드 아키텍처를 제공합니다. 이미 클라우드에 있는 기업들을 위해 Teradata Vantage는 성장 과제를 해결하기 위해 유연하게 확장할 수 있으며 – 종량제 가격은 최대의 유연성을 제공합니다. 조직이 클라우드로 마이그레이션하든, 하이브리드 인프라를 보유하고 있든, 이미 완전히 헌신하고 있든 Teradata는 클라우드 분석에서 해답으로 이동합니다.

클라우드 애널리틱스 - AWS
아마존 웹 서비스 AWS 인프라를 Teradata Vantage와 함께 사용하십시오
클라우드 분석 - Microsoft Azure
마이크로소프트 Azure Azure 리소스를 Teradata Vantage와 통합하세요
클라우드 애널리틱스 - Google Cloud
Google Cloud Teradata Vantage로 Google Cloud 활용
데이터시트 다운로드

왜 클라우드인가?

그것은 사실입니다: 엔터프라이즈급 비즈니스에서 클라우드는 선택 사항이 아닙니다—클라우드는 바로 비즈니스 그 자체입니다. 정보 기술은 속도, 저장 공간 및 무한 규모라는 새로운 표준을 활용하기 위해 재편되고 있습니다. 더 큰 유연성, 대규모(저비용) 스토리지, 더 광범위한 서비스 기능을 제공하는 클라우드를 통해 클라우드의 급속한 성장을 쉽게 이해할 수 있습니다.

Teradata Vantage를 통한 클라우드 애널리틱스는 효과적인 클라우드 데이터 및 분석을 대규모로 제공합니다. 클라우드 기업을 위한 올인원 도구입니다.
클라우드에서의 강점

유연성을 높이고 비용을 낮추어 비즈니스를 발전시키십시오: 클라우드의 이점.

최고 성능의 클라우드 최적화 분석 플랫폼인 Teradata Vantage에 대해 자세히 알아보십시오.

인포그래픽 보기

비즈니스 및 기술 동인

저예산

클라우드는 값비싼 인프라를 구입할 필요성을 없애며 더 큰 비용 통제력을 제공하는 소비(종량제) 가격을 제공합니다. 

가치 실현 시간 단축

IT 인프라의 조달, 배포 및 프로비저닝은 시간 소모적인 프로세스이지만 클라우드는 말 그대로 몇 달을 몇 분으로 단축할 수 있습니다.

기업용

데이터 클라우드 솔루션에 사용할 수 있는 기술은 빠르게 발전했으며 이제 프로덕션 워크로드를 지원할 수 있는 엔터프라이즈급 준비가 되었습니다.

민첩성, 유연성

빠른 프로비저닝, 탄력적인 컴퓨팅 성능, 대규모 확장 가능한 스토리지는 기존 솔루션에서 흔히 볼 수 없는 수준의 자유를 제공합니다.

네이티브 오브젝트 스토어

고객들이 Amazon S3, Azure Blob, ADLS Gen2 및 Google Cloud Storage 같은 저가 오브젝트 스토어 내에서 데이터에 십게 연결하고 분석할 수 있도록 합니다.

구독 모델

Teradata는 많은 데이터 클라우드 서비스를 현금 흐름 친화적인 구독 모델로 제공하여 모든 배포 옵션에서 동일한 Vantage 소프트웨어를 제공합니다.

클라우드에서 답변을 얻는 방법 보기 

클라우드에서 Vantage를 탐색할 준비가 되셨습니까?

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데모 보기 - 클라우드 데이터 및 분석이 실제로 작동하는지 확인하십시오. 클라우드 기업을 위한 도구입니다.

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이 자율적 보조의 대화형 투어로 클라우드에서의 Vantage를 자세히 살펴보고 첨단 클라우드 아키텍처가 어떻게 유연성과 민첩성을 제공하여 귀사의 비즈니스를 미래 지향적으로 만드는지 확인해 보십시오.

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권장 최초 사용 사례

점점 더 많은 분석 생태계가 클라우드로 진입하고 있습니다. 클라우드 배포가 제공하는 탄력성이 상당히 유리한 시나리오에는 테스트 및 개발 시스템과 데이터 랩이 포함됩니다. 이러한 사용 사례는 잠시 필요하다 한참 동안 더 이상 필요하지 않는 특징을 공유합니다.

테스트 및 개발을 위한 클라우드

많은 조직에서 테스트 및 개발 시스템의 능력이 충분히 활용되지 않는 경우가 많습니다. 그러나 활동이 늘어나면 능력이 부족할 수 있습니다. 이 역설은 클라우드 배포로 해결할 수 있습니다. 테스트 및/또는 개발에 필요한 리소스를 정확히 할당한 다음, 빠르게 전환하고 할당을 해제하는 유연성은 매우 강력합니다. 테스트 및 개발을 위한 추가 이점은 소프트웨어가 고도로 통제되는 온프레미스 환경에 배포될 준비가 되기 전에 기능 활용 및/또는 검증을 위해 최신 버전의 소프트웨어를 사용할 수 있다는 것입니다.

데이터 랩을 위한 클라우드

데이터 랩 배포에서 클라우드 구현에는 두 가지 큰 이점이 있습니다. 첫째, 클라우드의 확장성은 다음 새로운 데이터 세트 또는 알고리즘 작업에 필요한 리소스를 반드시는 예측할 수 없는 사용자에게 완벽한 작업 모델을 제공합니다. 데이터 과학 작업을 위한 클라우드 배포의 두 번째 이점은 민첩성입니다. 새로운 소프트웨어를 온프레미스로 가져오기 위한 내부 프로세스와 타임프레임으로 인해 데이터 검색 속도가 느려질 수 있습니다. 클라우드 데이터 랩 환경에서는 IT 거버넌스 및 표준 위원회의 미로를 거치지 않고도 원하는 도구에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

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