[section_title title=”CDP Data Engineering dan CDP Operational Database”]
CDP Data Engineering
CDP Data Engineering adalah layanan Apache Spark yang paling powerful di Kubernetes dan mencakup berbagai kemampuan untuk produktivitas lebih tinggi, yang biasanya tidak akan disediakan oleh layanan data engineering tingkat dasar:
o Monitoring, troubleshooting, dan performance tuning berbasis Visual GUI untuk menghasilkan debugging dan penyelesaian masalah secara lebih cepat
o Native Apache Airflow dan API yang mantap untuk melakukan orkestrasi dan otomatisasi penjadwalan job dan pengiriman berbagai data pipeline yang kompleks ke mana saja
o Isolasi sumber daya dan job management berbasis GUI yang terpusat
o Integrasi data lifecycle CDP dan keamanan serta tata Kelola SDX
Mempersiapkan data untuk analisis dan kasus penggunaan dalam produksi di seluruh data lifecycle sangat penting dalam mentransformasi data menjadi nila bisnis. CDP Data Engineering adalah layanan data engineering yang dibuat khusus untuk mempercepat enterprise data pipelines mulai dari pengumpulan dan enrichment, hingga menghasilkan insight, dalam skala besar.
CDP Operational Database
Karena kegiatan bisnis terus menghasilkan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam volume yang besar, maka para developers ditugaskan untuk membangun aplikasi yang memberikan akses data kepada banyak pihak (demokratisasi akses terhadap data), memungkinkan tindakan secara real-time, dan menjadi bagian yang integral dari operasi bisnis dan upaya untuk meraih pendapatan.
Tidak seperti layanan database umum, CDP Operational Database adalah layanan database NoSQL berkinerja tinggi yang menyediakan skala dan kinerja yang tak tertandingi untuk aplikasi operasional bisnis yang sangat penting, dengan beberapa penawaran sebagai berikut:
o Mendukung skema yang evolusioner untuk memanfaatkan kekuatan data dengan tetap mempertahankan fleksibilitas dalam desain aplikasi dengan memungkinkan perubahan pada model data yang mendasarinya, tanpa harus melakukan perubahan pada aplikasi
o Auto-scaling berdasarkan utilisasi workload pada kluster untuk mengoptimalkan utilisasi dan biaya infrastruktur
o Client access yang multi-modal dengan value kunci NoSQL menggunakan HBase APIs dan SQL relasional dengan JDBC, membuat CDP Operational Database bisa diakses oleh para perancang yang ingin membangun aplikasi menggunakan MySQL, Postgres, dan sebagainya.
o Integrasi data lifecycle CDP dan keamanan serta tata kelola SDX
Tags: Analytic Experiences, CDP Data Engineering, CDP Operational Database, Cloudera, Data Lifecycle
