Distributed Data Lab
Accélérez le traitement de vos données sur de très grands volumes grâce à une solution Apache Spark™ gérée.
Big Data vous ralentit
Des données plus nombreuses et plus lentes à traiter
Les infrastructures existantes ne sont pas conçues pour traiter de larges volumes de données, impactant l'efficacité opérationnelle.
Détournant vos équipes Data de leur tâches
La gestion de l'infrastructure devient de plus en plus complexe et chronophage, avec une forte dépendance vis-à-vis des équipes Engineering.
Et leur laissant peu de temps à l’analyse
L'accès et l'analyse des données deviennent fastidieux, avec des volumes données en constante augmentation.
Exploitez au mieux vos données
Réduisez le temps nécessaire pour obtenir des informations et accélérez la prise de décision en permettant aux data scientists de maintenir des pipelines de données fiables sans suivi excessif ni intervention manuelle, grâce à la solution Apache Spark™ entièrement gérée de Scaleway.
Accélérez le temps d'analyse grâce à un traitement à grand débit
Traitez et analysez de larges volumes de données rapidement, réduisant le temps d'accès aux informations et améliorant la prise de décision.
Réduisez votre coût total de possession
Réduisez la charge opérationnelle de vos équipes et les coûts associés avec une solution Apache Spark™ entièrement gérée, conçue pour simplifier la gestion du Big Data.
Développez rapidement des projets Machine Learnig
Interrogez vos données rapidement et créez de la valeur en utilisant la puissance combinée de notre Data Lab et de MLib, et restez à la pointe de vos ambitions en matière d'IA.
Cas d'usage
Analytique avancée
Explorez et traitez de larges volumes de données de manière autonome, afin d'obtenir des analyses plus approfondies avec un minimum d'efforts. L'environnement intuitif JupyterLab permet d'améliorer la collaboration, l'exécution du code et la visualisation des données, le tout dans un espace de travail intégré.
Machine Learning
Accélérez l'entraînement de modèles de Machine Learning sans les tracas de la gestion d'infrastructure. Alimenté par Spark™ et compatible avec Python, Distributed Data Lab offre un entraînement rapide dans un environnement JupyterLab intuitif, adapté aux besoins spécifiques de Machine Learning.
Fonctionnalités clés
JupyterLab avec MLib
Utilisez la bibliothèque populaire MLlib, qui offre des outils pour la classification, la régression, le clustering, et plus encore.
Interface conviviale
Accédez à une plateforme intuitive et simple d'utilisation pour une productivité optimale.
Cluster Apache Spark™
Créez et déployez des clusters Apache Spark™ entièrement compatibles avec le stockage S3 et les notebooks JupyterLab.
Tarification claire et transparente
Inclut l'architecture, le cluster et les volumes associés dans un seul package.
Foire aux questions
Qu'est-ce que Distributed Data Lab?
Distributed Data Lab est conçu pour aider les data scientists et les data engineers à effectuer des calculs sur une infrastructure Apache Spark™ gérée à distance.