DATAOPS-BAUSTEINE
Lizenzfreie Software-Komponenten als modulare Container-Bausteine
Durch die Kombination einzelner Bausteine lassen sich performante und skalierbare Daten-Plattformen auf frei wählbaren Infrastrukturen erstellen.
VALUECLOUD DATAOPS BAUSTEINE
Alle ValueCloud DataOps Bausteine sind bereit für den produktiven Kubernetes Einsatz
Alle Komponenten liegen als Container inklusive Konfiguration und betriebsrelevanter Kubernetes Ressourcen (Operatoren, Metriken, etc.) vor.
Event Streaming
Apache Kafka auf Kubernetes
Event schema registry
Apicurio Registry auf Kubernetes
Daten-Orchestrierung
Apache Hop auf Kubernetes
Echtzeit OLAP
Apache Pinot auf Kubernetes
Verteilte SQL Query Engine zur Analyse großer Datenmengen
Apache Trino auf Kubernetes
Daten-Visualisierung & BI
Apache Superset auf Kubernetes
Cluster Computing Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen
Apache Spark auf Kubernetes
Speicher Framework zum Aufbau von Lakehouse Architekturen.
Delta Lake auf Kubernetes
Verarbeitung von Datenströmen und Stapeldaten.
Apache Flink auf Kubernetes
UNSER ANSATZ
Setzen Sie unsere Bausteine zu hoch performanten Plattformen zusammen
Die Grund-Idee: modulare DataOps-Bausteine lassen sich in Kubernetes im Baukasten-Prinzip zu vollständigen Daten-Architekturen zusammenfügen.
APACHE PINOT
Realtime, distributed OLAP
Apache Pinot ist ein verteilter Echtzeit-OLAP-Datenspeicher, der OLAP-Abfragen mit geringer Latenzzeit beantwortet.
APACHE HOP
Data & metadata orchestration
Workflows und Pipelines, die einmal entworfen und überall ausgeführt werden können, lassen sich in der Hop Gui entwerfen und auf der nativen Hop-Engine (lokal oder remote) ausführen.
APACHE SUPERSET
Data exploration & visualization
Apache Superset ist schnell, leichtgewichtig, intuitiv und bietet eine Fülle von Optionen, die es Anwendern aller Fachrichtungen leicht machen, ihre Daten zu erforschen und zu visualisieren, von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu hochdetaillierten Geodiagrammen.
MLOPS EXPERTENWISSEN
Zusätzliche MLOps-Bausteine sind aktuell in Vorbereitung
ML workflow automation
Flyte ist eine produktionstaugliche, deklarative, strukturierte und hoch skalierbare Cloud-native Workflow-Orchestrierungsplattform.
ML lifecycle management
MLflow ist eine Open-Source-Plattform für die Verwaltung des ML-Lebenszyklus, einschließlich Experimenten, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung.
ML toolkit for Kubernetes
Das Kubeflow-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, die Bereitstellung von Workflows für maschinelles Lernen (ML) auf K8s einfach, portabel und skalierbar zu machen.
K8s CRD for ML models
KServe bietet eine benutzerdefinierte Kubernetes-Ressourcendefinition für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) auf beliebigen Frameworks.
ML feature store
Feast ist ein eigenständiger, quelloffener Feature-Speicher, den Unternehmen zum Speichern und konsistenten Bereitstellen von Features für Offline-Training und Online-Inferenz verwenden.
End-to-end ML pipelines
Ludwig ist ein deklaratives Framework für maschinelles Lernen, das die Definition von Pipelines für maschinelles Lernen mithilfe eines einfachen und flexiblen Konfigurations-Systems erleichtert.
Alle DataOps & MLOps Bausteine sind bereit für den produktiven Kubernetes Einsatz
Wir unterstützen Kunden in einer Vielzahl von Anwendungsfällen.
Container
EIne moderne, hoch leistungsfähige Form der Daten- und System-Integration.
Metriken
Anbindung von Datenstrukturen an Machine Learning Pipelines.
Konfigurationen
Analysieren Sie Ihre Geschäfts-Daten in (nahe) Echtzeit.
K8s Custom Resources
Eine neue Form von Kundenerlebnissen auf der Basis von (nahe) Echtzeit-Daten.
FORMEN DER ZUSAMMENARBEIT
Wie wir Ihre Data Engineering Teams unterstützen können
Konzeption, Aufbau und Konfiguration
Wir haben breite Erfahrung mit modernen Daten-Architekturen und können Sie von der initialen Konzeption über die Auswahl der passenden Komponenten bis zu deren Implementierung begleiten.
Integration in bestehende Systeme
Die Anbindung von Legacy-Strukturen ist ein zentraler Aspekt und oft die Achillesferse bei der erfolgreichen Modernisierung von Daten-Strukturen. Wir unterstützen Sie bei der Integration.
OnPremise und europäische Clouds
Sofern Sie gesetzlichen oder regulatorischen Vorgaben unterliegen, oder ganz allgemein eine maximale Vertraulichkeit von Daten wünschen, setzen wir gemeinsam mit Ihnen Daten-Infrastrukturen in OnPremise oder europäischen Cloud Umgebungen auf.
Workshops und Wissens-Transfer
Wir bieten unterschiedliche Formen und Formate für Wissens-Transfer, rund um quelloffene Komponenten.
Technische Betriebsführung von Daten-Plattormen
Unsere Experten übernehmen den Betrieb Ihrer (queloffenen) Daten-Plattformen, inklusive Release Management, Vulnerability Management und Entstörung, nach Ihren individuellen SLA Vorgaben.
Lassen Sie uns wissen, wie genau wir Sie unterstützen können: