全球云端数据仓库领导者 MaxCompute 将于本月10日正式开服美东节点

简介: 作为全球云端数据仓库的领导者,阿里云MaxCompute为满足更多客户的业务需求,不断加快全球化部署的节奏。本月10日,美东(弗吉尼亚)节点会正式上线。届时,将会以最新版本产品向用户提供大数据计算资源和能力

作为全球云端数据仓库的领导者,阿里云MaxCompute为满足更多客户的业务需求,不断加快全球化部署的节奏。本月10日,美东(弗吉尼亚)节点会正式上线。届时,将会以最新版本产品向用户提供大数据计算资源和能力。

hahaha


据参考消息网3月19日报道,全球权威调研机构佛瑞斯特研究公司(Forrester)发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终AWS、阿里云、谷歌、微软四大巨头杀入全球一线阵营。阿里云成为唯一入选的中国科技公司,MaxCompute作为本次入选的中国产品,Forrester在报告中对其进行了详细分析,MaxCompute在产品成熟度、产品功能、性能、全球化进展、开发效率、技术领先性以及安全、数据建模、治理、集成方面均表现出明显的优势。

12345


美东(弗吉尼亚)节点开服将使得MaxCompute全球公共云服务节点达到14个,辐射中国大陆的华南、华东、华北、以及香港、新加坡、日本、迪拜、欧洲、美国西部、美国东部、澳大利亚、印尼、印度全球 14个区域,将百万级服务器连成一台超级计算机,以在线公共服务的方式为全球主要互联网市场提供计算能力。

美东节点部署MaxCompute 2.0最新产品版本,升级后的MaxCompute2.0 完全拥抱大数据开源生态,支持更多的语言功能,带来更快的运行速度,为人工智能等热门领域提供海量数据计算支持。

近年来,阿里云在人工智能产业化方面取得了巨大的成就。先后推出了ET城市大脑、ET工业大脑、ET环境大脑、ET医疗大脑等,这些新型大脑背后正是依赖于MaxCompute的强力支持。

如需了解更多关于MaxCompute, 欢迎加入“MaxCompute咨询”钉钉群,群号:11782920,或扫码入群

11111

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
4月前
|
存储 SQL 机器学习/深度学习
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
本文深入解析数据仓库、数据湖与湖仓一体的技术原理与适用场景。数据仓库结构严谨、查询高效,适合处理结构化数据;数据湖灵活开放,支持多模态数据,但治理难度高;湖仓一体融合两者优势,实现低成本存储与高效分析,适合大规模数据场景。文章结合企业实际需求,探讨如何选择合适的数据架构,并提供湖仓一体的落地迁移策略,助力企业提升数据价值。
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
|
8月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容,并通过互联网广告和物流行业案例分析,展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
|
10月前
|
存储 弹性计算 分布式计算
云端智链:挖掘云计算中的大数据潜能
云端智链:挖掘云计算中的大数据潜能
256 21
|
存储 分布式计算 大数据
数据仓库与数据湖在大数据架构中的角色与应用
在大数据时代,数据仓库和数据湖分别以结构化数据管理和原始数据存储见长,共同助力企业数据分析。数据仓库通过ETL处理支持OLAP查询,适用于历史分析、BI报表和预测分析;而数据湖则存储多样化的原始数据,便于数据探索和实验。随着技术发展,湖仓一体成为趋势,融合两者的优点,如Delta Lake和Hudi,实现数据全生命周期管理。企业应根据自身需求选择合适的数据架构,以释放数据潜力。【6月更文挑战第12天】
624 5
|
存储 分布式计算 大数据
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
385 19
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
|
消息中间件 存储 大数据
大数据-数据仓库-实时数仓架构分析
大数据-数据仓库-实时数仓架构分析
732 1
|
存储 SQL 分布式计算
MaxCompute 在大规模数据仓库中的应用
【8月更文第31天】随着大数据时代的到来,企业面临着海量数据的存储、处理和分析挑战。传统的数据仓库解决方案在面对PB级甚至EB级的数据规模时,往往显得力不从心。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个专为大规模数据处理设计的服务平台,它提供了强大的数据存储和计算能力,非常适合构建和管理大型数据仓库。本文将探讨 MaxCompute 在大规模数据仓库中的应用,并展示其相对于传统数据仓库的优势。
412 0
|
存储 数据采集 分布式计算
构建MaxCompute数据仓库的流程
【4月更文挑战第1天】构建MaxCompute数据仓库的流程
245 2
|
SQL 存储 人工智能
Google BigQuery深度解析:云端大数据分析服务的威力
【4月更文挑战第8天】本文是关于Google Cloud Platform的BigQuery在大数据和云技术领域的应用分析。BigQuery的核心特性包括无服务器、全托管架构,实现高性能的超大规模并行处理,并严格遵循安全与合规标准。在实战应用中,它用于数据湖分析、机器学习与AI,以及实时数据分析与BI。BigQuery的极致性能、易用性和与GCP生态的整合,使其成为云端大数据分析的强大工具,适用于各种行业场景,帮助企业释放数据价值。作者将持续分享相关技巧和最佳实践。
1831 0

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute