Варианты использования облачных данных
Узнайте, как наш Web Search API позволяет компаниям использовать облачные данные для аналитики, аварийного восстановления, обучения моделей ИИ и создания масштабируемых приложений.
Хранилища облачных данных и аналитика больших данных
Компании используют масштабируемые облачные платформы данных, такие как AWS, Azure и GCP, для создания современных хранилищ и озер данных. Это обеспечивает мощную аналитику больших данных и бизнес-аналитику (BI), обрабатывая огромные объемы структурированных и неструктурированных данных для получения актуальных, действенных инсайтов для принятия решений на основе данных.
Масштабируемое резервное копирование данных и аварийное восстановление (DR)
Использование облачного хранилища обеспечивает экономичное и высокозащищенное решение для резервного копирования данных и аварийного восстановления. Эта стратегия гарантирует защиту данных и непрерывность бизнеса путем создания устойчивых, удаленных копий критически важной информации, обеспечивая быстрое восстановление данных и защиту от потери данных, сбоев оборудования или кибератак.
Машинное обучение и обучение моделей ИИ
Облако предоставляет огромные, по требованию, возможности обработки данных и масштабируемую вычислительную мощность, необходимые для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Компании используют облачные данные, хранящиеся в озерах данных, для обучения сложных моделей, обеспечивая прогнозную аналитику, обработку естественного языка и решения компьютерного зрения без огромных первоначальных инвестиций в локальное оборудование.
Хранение данных для облачных приложений
Современные приложения требуют гибких, высокодоступных и масштабируемых решений для хранения данных. Использование облачных сервисов данных позволяет разработчикам создавать надежные приложения с глобальной доступностью данных, возможностями бесшовной интеграции данных и улучшенным сотрудничеством, поддерживая все — от бэкендов мобильных приложений до крупномасштабного корпоративного программного обеспечения.