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“我們在著手搭建下一代架構(gòu)時，就懷著一個偉大的夢想——從始至終都在快速推進(jìn)高級分析的發(fā)展，我們希望幫助組織更明智地做出復(fù)雜而關(guān)鍵的業(yè)務(wù)決策。”在Teradata China 2022 Possible線上大會上，Teradata首席產(chǎn)品官Hillary Ashton表示，“Teradata VantageCloud可以對企業(yè)開展現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)分析，提供最強(qiáng)大、最開放、最互聯(lián)的高級分析，將企業(yè)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)湖集成在智能擴(kuò)展的云原生架構(gòu)上，把數(shù)據(jù)、分析和云敏捷性融為一體。我們利用多年來在企業(yè)數(shù)據(jù)和高級分析方面的精湛專業(yè)知識，在新興技術(shù)的研發(fā)上投入巨資，今天推出了Teradata VantageCloud Lake，這是我們基于下一代云原生架構(gòu)的第一款產(chǎn)品，為Teradata帶來了全新的市場和機(jī)遇，可以支持我們的客戶推動更多創(chuàng)新?！?/span>

Teradata首席產(chǎn)品官Hillary Ashton

【資料圖】

Teradata的云服務(wù)業(yè)務(wù)始于2011年，其始終將開放性和互聯(lián)性放在高優(yōu)先級，已經(jīng)實現(xiàn)了查詢互聯(lián)和數(shù)據(jù)互聯(lián)，能夠大幅減少數(shù)據(jù)移動，提升數(shù)據(jù)分析效率。例如通過QueryGrid，Teradata可以充分利用各個數(shù)據(jù)引擎的性能，實現(xiàn)多個查詢引擎的協(xié)同工作。利用Vantage原生對象存儲 (NOS, Native Object Store) ，借助對象存儲的數(shù)據(jù)共享性，不同數(shù)據(jù)引擎可以通過對象存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和共享。利用多云互聯(lián)的企業(yè)級智能數(shù)據(jù)平臺Vantage，Teradata的客戶可以更高效地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。

全新的云原生架構(gòu)和VantageCloud Lake的推出使其能夠有效解決影子系統(tǒng)、靈活擴(kuò)展等常見痛點，支持企業(yè)現(xiàn)在及未來在各層面上的全部分析需求。客戶可以使用VantageCloud Lake處理小型數(shù)據(jù)和分析工作負(fù)載，使用VantageCloudEnterprise處理高性能、任務(wù)關(guān)鍵型的企業(yè)級工作負(fù)載。無論是已經(jīng)在使用VantageCloudEnterprise但希望增加云原生環(huán)境的現(xiàn)有客戶，還是希望將VantageCloud Lake作為獨立產(chǎn)品使用的新客戶，都可以從中獲益。VantageCloud Lake和VantageCloud Enterprise，共同組成了Teradata的全新云解決方案——完整的云上分析和數(shù)據(jù)平臺VantageCloud。

據(jù)了解，VantageCloud Lake是一款面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的自助服務(wù)產(chǎn)品，允許企業(yè)利用其高級分析能力，以更低的總體擁有成本，更智能的彈性資源調(diào)度，驅(qū)動幾乎所有分析業(yè)務(wù)用例（包括較小的隨機(jī)性、探索性和部門級工作負(fù)載）加速取得業(yè)務(wù)成果。借助自動化彈性、完全隔離的多計算集群，以及分離且高度優(yōu)化的對象存儲（如Amazon S3），VantageCloud Lake可以幫助客戶快速適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求，利用核心數(shù)據(jù)跨部門啟動新項目，調(diào)整整個平臺上的計算資源，保持整體治理和成本控制，通過滿足探索性項目需求和隨機(jī)性請求，消除“影子IT系統(tǒng)”的影響。今年早些時候，Teradata在AWS上完成了1012節(jié)點的大規(guī)模測試。

考慮到一般的云原生服務(wù)可能會在啟用后迅速導(dǎo)致云消耗成本超支，TeradataVantageCloud Lake提供了可伸縮的工作負(fù)載管理和工作負(fù)載隔離，確保獨立計算集群僅在必要時根據(jù)系統(tǒng)資源的實際消耗情況（而非簡單地根據(jù)查詢數(shù)或用戶數(shù)）進(jìn)行自動伸縮。VantageCloud Lake 具備策略驅(qū)動的伸縮能力，允許企業(yè)針對特定工作負(fù)載設(shè)置護(hù)欄，以促進(jìn)預(yù)算管理。這種靈活性得到了綜合報告功能的支持，綜合報告可展示每個工作負(fù)載的完整財務(wù)可見性。更少的擴(kuò)展、可選的護(hù)欄、綜合報告等差異化功能結(jié)合起來，使企業(yè)更易平衡業(yè)務(wù)自主和成本管控需求。

企業(yè)可以根據(jù)是否需要云原生架構(gòu)或混合環(huán)境，選擇使用其中一個或兩個版本，Lake和Enterprise版互為補充，旨在滿足不同類型的工作負(fù)載需求和監(jiān)管要求。這兩個版本也可以作為一個整體為企業(yè)提供服務(wù)，即同時提供高SLA的企業(yè)關(guān)鍵負(fù)載、高靈活需求的創(chuàng)新負(fù)載和部門級負(fù)載等。在VantageCloud的幫助下，Teradata希望能夠支持企業(yè)客戶加快實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新。VantageCloud Lake版和Enterprise版同樣采用了Vantage的核心SQL引擎，未來不排除部分關(guān)鍵負(fù)載向VantageCloud Lake遷移的可能性。由于采用相同的核心引擎，工作負(fù)載的遷移也是自由和無縫的。

VantageCloud Lake實現(xiàn)了計算與存儲的徹底分離。計算集群具有高端的自動彈性擴(kuò)展，可實現(xiàn)快速的新集群部署。存儲架構(gòu)在對象存儲上，在不同計算集群之間，可以實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)共享。這樣，既保證了資源的獨立性和靈活性，又避免了大量的數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的共享性?？紤]到最佳性價比，Teradata將以年費用低于5萬美元的價格提供VantageCloud Lake，在簽訂全年合同的前提下，月費用低于5千美元，具體基于使用量/產(chǎn)品數(shù)量進(jìn)行定價。相比傳統(tǒng)的企業(yè)級產(chǎn)品，這一價格顯著降低。目前，TeradataVantageCloud Lake版已在AWS上提供并運行，2023年初將在所有主要云服務(wù)提供商處提供。

VantageCloud Lake版和Enterprise版均以Teradata領(lǐng)先的分析能力為基石，這些分析能力被整合為ClearScape Analytics。ClearScape Analytics新增特性包括引入了50多項全新內(nèi)置于庫內(nèi)的時間序列和機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)，以及旨在快速運營AI/ML項目的集成平臺ModelOps，進(jìn)一步提升了Teradata的分析能力。ClearScape Analytics與Teradata VantageCloudLake相結(jié)合，可為客戶提供強(qiáng)大、開放、互聯(lián)的分析工具，通過易于訪問、提供自主性和實時洞察的分析工具，幫助客戶激活海量數(shù)據(jù)，解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

ClearScape Analytics的庫內(nèi)時間序列功能橫跨整個分析生命周期——從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和假設(shè)性預(yù)測分析，到特征工程和機(jī)器學(xué)習(xí)建模。這些功能內(nèi)置于數(shù)據(jù)庫中，因此具有高性能，而且只需進(jìn)行有限的數(shù)據(jù)移動。這可以顯著降低成本并減少阻力，特別是當(dāng)企業(yè)想對大量數(shù)據(jù)（如來自數(shù)百萬件產(chǎn)品或數(shù)十億傳感器的數(shù)據(jù)）應(yīng)用時間序列分析時。當(dāng)分析結(jié)果（如預(yù)測）被存入數(shù)據(jù)庫中，企業(yè)可以將其與其他數(shù)據(jù)整合。例如，制造商可以將傳感器的異常檢測得分與機(jī)器的位置結(jié)合起來，找出所預(yù)測的故障的位置，國際零售企業(yè)可以將預(yù)測結(jié)果與價格結(jié)合起來，以預(yù)測營收。

德國大眾集團(tuán)屬下某工廠的白車身車間，利用Teradata的點焊分析方案，基于大眾工業(yè)云上的海量數(shù)據(jù)，成功實現(xiàn)了對點焊的全過程質(zhì)量控制。該解決方案完全建立在大眾汽車工業(yè)云（數(shù)字生產(chǎn)平臺）的基礎(chǔ)上，并與大眾汽車保持一致。點焊數(shù)據(jù)和其他元數(shù)據(jù)在AWS上的Teradata Vantage云數(shù)據(jù)平臺中集成和分析。這是進(jìn)行分析處理、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)評分以及將數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)源整合的地方。Teradata使用了包含自學(xué)習(xí)和自增強(qiáng)人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析模型，根據(jù)各種過程特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和優(yōu)化。這些結(jié)果為大眾汽車車身工程師提供了有關(guān)所有焊點的工藝穩(wěn)定性的信息。除了每個焊點的工藝特性外，點焊分析方法減少了手工操作，使早期干預(yù)和快速檢測工藝序列中的弱點成為可能，同時還可按需擴(kuò)展檢測范圍，如對焊接基礎(chǔ)設(shè)施的動態(tài)維護(hù)和材料組合分析，從而實現(xiàn)端到端的過程質(zhì)量監(jiān)控。

借助ClearScape Analytics，復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)功能可以輕松集成到分析管道（從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到建模再到部署的一系列相關(guān)操作的集合）中，并被打包在一起以解決特定問題。例如，可以針對欺詐檢測，對分類管道進(jìn)行專門調(diào)整，然后將其用于金融類應(yīng)用程序，時間序列管道可用于零售或制造業(yè)場景中的需求預(yù)測。內(nèi)嵌ModelOps的ClearScape Analytics使企業(yè)可以快速擴(kuò)展AI/ML項目，在充分釋放投資價值的同時降低風(fēng)險。ModelOps可以在模型治理和風(fēng)險管理方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，隨著企業(yè)將更多模型投入生產(chǎn)，這一點將越來越重要。

ModelOps在Teradata ClearScape Analytics中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，可以提供企業(yè)范圍內(nèi)的產(chǎn)品模型庫和生命周期管理，將模型的構(gòu)建和培訓(xùn)與業(yè)務(wù)中的有效部署和管理聯(lián)系起來，連接了業(yè)務(wù)線、數(shù)據(jù)科學(xué)和IT部門的團(tuán)隊、工具和流程。ModelOps以DevOps原則為藍(lán)本，消除了軟件開發(fā)團(tuán)隊與企業(yè)部署軟件解決方案之間的障礙。隨著企業(yè)希望部署數(shù)以千計甚至可能數(shù)以百萬計的AI模型，以在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中保持競爭力，ModelOps將變得越來越重要。

ModelOps的現(xiàn)代化界面簡便易用，并進(jìn)一步擴(kuò)展了Python/R庫，提升了用戶體驗，以便各業(yè)務(wù)線終端用戶管理Vantage中的模型。ModelOps還為其他應(yīng)用程序和云服務(wù)提供管理Vantage中模型的API。模型上線投產(chǎn)需要涵蓋分析模型全生命周期的額外管理能力。ModelOps擁有數(shù)據(jù)集審計、代碼跟蹤、審批工作流、調(diào)度、模型監(jiān)控和警報等能力。如果客戶采用了第三方的模型框架，ModelOps所擁有的模型版本管理和比較能力，可以根據(jù)性能指標(biāo)，選擇和部署最優(yōu)模型?！拔覀兤渲幸患铱蛻?，在實施ModelOps后，他們花費在模型投產(chǎn)上的時間從10個月減少到了2天?！盚illary Ashton說。

未來，Teradata將有機(jī)會在其已建立的用戶群中占領(lǐng)一個龐大且不斷增長的市場，加速在現(xiàn)有客戶中的業(yè)務(wù)擴(kuò)張，擴(kuò)大潛在市場的總體規(guī)模。VantageCloud Lake不僅可以推動Teradata向著2025年成為10億美元云公司的目標(biāo)不斷邁進(jìn)，也標(biāo)志著Teradata已成為一家強(qiáng)大的云原生分析公司。與此同時，Teradata還提供了全面的產(chǎn)品組合和廣泛的部署方式，從本地部署到混合部署再到云原生部署，支持AWS、Azure、GCP等云平臺，連接所有數(shù)據(jù)，以最大限度減少數(shù)據(jù)移動、控制成本并提供適當(dāng)?shù)拇笠?guī)模治理。

這一切成果與Teradata善于傾聽客戶在數(shù)據(jù)實踐中的反饋密不可分。Teradata能夠確保為用戶需要的用例提供支持，并保持產(chǎn)品創(chuàng)新一直走在正確的道路上。通過和合作伙伴的密切合作，Teradata確保其產(chǎn)品與整個數(shù)據(jù)和分析市場上的成熟參與者、新興參與者及主要參與者均有合作。這些做法通過解鎖數(shù)據(jù)、激活分析、加速數(shù)據(jù)價值來滿足客戶需求。

“當(dāng)前我們專注于VantageCloud Lake和ClearScape Analytics，但在未來，大家可以期待看到 Lake入駐所有主要云。我們還打算通過繼續(xù)推動行業(yè)向前發(fā)展來擴(kuò)大Teradata在分析領(lǐng)域的優(yōu)勢，特別是通過開放互聯(lián)的分析來賦能智能財務(wù)控制和治理?！盚illaryAshton表示，“贏在云端是Teradata的首要關(guān)注點，未來我們將繼續(xù)推動和擴(kuò)大與全球和本地云領(lǐng)導(dǎo)者的合作伙伴關(guān)系，例如與AWS、Microsoft Azure、GoogleCloud和VMware的合作。”

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關(guān)鍵詞： Intel