Granica
Vue d'ensemble de Granica
Granica : Interrogez des pétaoctets comme des téraoctets grâce à la compression de données alimentée par l'AI
Qu'est-ce que Granica ? Granica est une solution d'infrastructure de données innovante conçue pour l'AI et l'analytique, offrant une compression sans perte auto-optimisée qui transforme des pétaoctets de données en téraoctets gérables. Cette puissante technologie de compression réduit considérablement les coûts de stockage et accélère les performances des requêtes sur diverses plateformes de données, notamment Iceberg, Delta, Trino, Spark, Snowflake et Databricks. En tirant parti de l'AI avancée, Granica aide les organisations axées sur les données à libérer tout le potentiel de leurs données tout en minimisant les dépenses et en optimisant les flux de travail.
Principales caractéristiques et avantages
- Compression sans perte auto-optimisée: La technologie de compression de pointe de Granica garantit l'intégrité des données tout en réduisant considérablement l'empreinte de stockage.
- Économies de coûts: Réduisez vos factures Snowflake et Databricks jusqu'à 50 % en réduisant le volume de données sans compromettre la qualité des données.
- Performances de requête accélérées: Bénéficiez de vitesses de requête plus rapides, permettant aux scientifiques des données et aux analystes d'obtenir des informations plus rapidement.
- Intégration transparente: Fonctionne avec une variété de data lakes et de plateformes, notamment Iceberg, Delta, Trino, Spark, Snowflake et BigQuery, sans interruption.
- Mise à l'échelle automatique: Granica s'adapte automatiquement aux besoins changeants en matière de données, garantissant des performances constantes et une optimisation des coûts.
- Sécurité améliorée: Offre la conformité SOC-2 Type 2, des journaux d'audit complets et garantit que les données restent dans votre environnement cloud.
Comment fonctionne Granica ?
L'algorithme de compression sensible à l'entropie de Granica analyse les schémas de données et applique des techniques de compression optimisées pour réduire l'empreinte des données de 45 à 80 %. Ceci est réalisé sans aucune modification de code ni temps d'arrêt. La plateforme apprend continuellement des schémas de requêtes et des caractéristiques des données, en ajustant dynamiquement les stratégies de compression pour maintenir des performances optimales et une efficacité des coûts.
- Natif et transparent: Se déploie directement à l'intérieur de votre Virtual Private Cloud (VPC) sans aucune modification de code.
- Adaptation continue: Apprend de chaque requête et schéma de données, remodelant la compression à la volée.
- Orchestration automatisée: Définissez une cible de coût-performance une fois, et Granica s'adapte automatiquement pour la maintenir.
Cas d'utilisation
- Optimisation du data lake: Réduisez la taille de votre data lake, améliorez les performances des requêtes et réduisez les coûts de stockage.
- Charges de travail AI/ML: Accélérez l'entraînement et l'inférence des modèles en fournissant un accès plus rapide aux données compressées.
- Business Intelligence: Améliorez la vitesse et l'efficacité de vos tableaux de bord et rapports de BI.
- Gouvernance et conformité des données: Assurez la sécurité et la conformité des données grâce à des journaux d'audit complets et à la certification SOC-2 Type 2.
À qui s'adresse Granica ?
Granica est conçu pour les ingénieurs de données, les scientifiques des données et les analystes commerciaux qui travaillent avec de grands ensembles de données dans des environnements cloud. Il est particulièrement utile pour les organisations qui :
- Gèrent des data lakes à l'échelle du pétaoctet.
- Utilisent des plateformes de données basées sur le cloud comme Snowflake, Databricks et BigQuery.
- Nécessitent des performances de requête plus rapides et des coûts de stockage inférieurs.
- Se concentrent sur les initiatives d'AI et d'apprentissage automatique.
Témoignages de réussite de clients
Plusieurs organisations de premier plan ont déployé avec succès Granica pour optimiser leur infrastructure de données. Par exemple :
- Crunch (SaaS mondial de renseignement sur les revenus): A réduit de moitié son data lake de 20 PB sans aucune modification de pipeline, ce qui a entraîné des économies de coûts importantes.
- Licorne des médias sociaux grand public: A réalisé une économie de stockage de 50 % sur Delta Lake sur GCP, avec des performances 2 fois plus rapides et à moindre coût par rapport à la fonction d'optimisation intégrée de Databricks.
- Fournisseur de soins de santé Fortune 500: A réduit le stockage de 50 % sur BigQuery/Iceberg sur GCP et a réduit les coûts de transfert de données de 2 fois.
Granica et l'AI
Granica est conçu pour prendre en charge l'AI structurée, transformant tout data lake en une usine de données auto-optimisée. Au-delà de la compression, Granica développe des solutions avancées de sous-échantillonnage et de données synthétiques sécurisées pour améliorer davantage les flux de travail d'AI. L'entreprise est également engagée dans la recherche fondamentale pour faire progresser l'état de l'art en matière de données pour l'AI, transformant le bruit à l'échelle de l'exaoctet en raisonnement en temps réel.
Tarification
Contactez Granica pour obtenir des informations détaillées sur les prix. L'entreprise propose des démonstrations d'économies de coûts pour illustrer le ROI potentiel pour votre cas d'utilisation spécifique.
FAQ
Qu'est-ce que Granica Crunch ?
Granica Crunch est un système de compression avancé pour les charges de travail d'AI et d'analytique.
Comment Crunch s'intègre-t-il à ma pile de données ?
Crunch s'intègre de manière transparente à votre pile de données existante, sans nécessiter de modifications de code.
Crunch accélérera-t-il les performances ?
Oui, Crunch accélère les performances en réduisant la quantité de données qui doivent être traitées lors des requêtes.
Crunch est-il sécurisé et conforme ?
Oui, Crunch est conforme à la norme SOC-2 Type 2 et fournit des journaux d'audit complets.
En mettant en œuvre Granica, les organisations peuvent réaliser d'importantes économies de coûts, améliorer les performances des requêtes et rationaliser leur infrastructure de données pour les charges de travail d'AI et d'analytique. Son approche innovante de la compression et de l'optimisation des données en fait un outil précieux pour toute entreprise axée sur les données.
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