Hanteringen av stora datamängder en utmaning för många organisationer. En av de största kostnaderna är lagring, särskilt när datatillväxten är snabb. Data Lakehouse har blivit en populär lösning för att hantera denna utmaning, och en av de viktigaste trenderna är möjligheten att separera beräkning och lagring.
Vi träffade experten Johan Västfält på IBM som berättade mer om detta.
Separera beräkning och lagring
En av de största fördelarna med Data Lakehouse är att man kan separera beräkning och lagring. Detta innebär att man kan skala upp eller ner lagringsutrymmet oberoende av beräkningskraften, vilket kan leda till betydande kostnadsbesparingar. Ett vanligt scenario är att man har mycket data men inte behöver öka beräkningskapaciteten i samma takt. Då kan man med fördel titta på mer kostnadseffektiva lagringslösningar.
S3 Interface och flexibla lagringslösningar
Data Lakehouse använder ett så kallat S3 interface för att hantera olika lager av lagring. Detta gör att man kan gömma komplexiteten i lagringsinfrastrukturen och använda allt från vanliga hårddiskar till mer kostnadseffektiva tapelösningar. Det innebär att man kan välja den bästa lagringslösningen baserat på behov och kostnad.
Fördelar
- Kostnadsbesparingar: Genom att använda mer kostnadseffektiva lagringslösningar kan man minska sina lagringskostnader betydligt.
- Flexibilitet: Möjligheten att välja olika typer av lagring ger större flexibilitet att anpassa sig till förändrade behov.
- Skalbarhet: Man kan enkelt skala upp eller ner lagringsutrymmet efter behov utan att påverka beräkningskraften.
Kontakta oss på Middlecon om du vill veta mer om hur du kan optimera din datalagring med Data Lakehouse och separera beräkning och lagring. Vi hjälper dig att hitta den bästa lösningen för just din verksamhet.
