Reksoft Lakehouse
Платформа управления большими данными
Платформа Reksoft Lakehouse — интегрированное решение, обеспечивающее сбор данных в потоковом и пакетном режимах, хранение данных, их предварительную обработку и исполнение приложений обработки данных.
Платформа объединяет средства сбора и нормализации данных от различных источников, среду исполнения ML-моделей, алгоритмов предиктивного анализа и оптимизации и средства формирования визуальных витрин данных для использования с целью управленческого анализа или монетизации.
Архитектура Платформы, состав и конфигурация базовых компонентов обеспечивают высокую производительность, отказоустойчивость и масштабируемость.
- Единый центр правды
- Интеграционная среда
- Среда исполнения моделей
Возможности платформы позволяют адресовать следующие организационные вызовы:
- Высокие издержки на получение консолидированной отчетности и аналитики в следствие отсутствия консолидированных и качественных данных
- Разрозненный BI предоставляет информацию по различным направлениям деятельности организации, но не дает возможности видеть картину целиком
- Различный уровень качества данных в разных хранилищах
Философия и архитектура платформы помогают решить задачи:
- Высоких издержек на обмен корпоративными данными между организационными единицами в следствии разрозненности хранилищ
- Отсутствия возможности объединения данных, поступающих от оборудования и/или техники с корпоративными данным для их анализа
Исполнительские функции DINO Data OS применяются для оптимизации:
- Отсутствия среды исполнения приложений обработки данных с использованием ИИ
- Отсутствия возможности проведения кросс-доменного анализа данных для выявления неочевидных зависимостей между процессами
- Высоких затрат на создание среды хранения и обработки
- Открытость
- Масштабируемость
- Отказоустойчивость
- Безопасность
Возможность функционального расширения платформы без изменения реализованных технических решений.
- Подключение новых источников информации
- Создание новых витрин данных
- Внедрение новых алгоритмов обработки данных
- Эволюционное развитие модели данных
Сохранение заданных показателей при увеличении получаемых и обрабатываемых объемов данных.
- Доказанная производительность
- Масштабируемое хранилище данных
- Масштабируемые сервисы обработки данных
- Возможность работы в распределенном режиме, включая вынос нагрузки в публичное облако
Отсутствие единой точки отказа и концентрации нагрузки.
- Отказоустойчивая конфигурация всех горизонтально не масштабируемых компонентов
- Автоматическое обнаружения сбоя и восстановление работы программных компонентов
- Распределенная обработка данных
- Возможность выноса нагрузки в публичное облако
Гибкое управление доступом как на уровне доступа к функциям Платформы, так и на уровне доступа к ее ресурсам.
- Централизованная система управления правами доступа пользователей
- Интеграция с системами авторизации и аутентификации заказчика
- Возможность только on-prem инсталляции
- Проверки уязвимостей всех компонентов
Заполните форму обратной связи