Fincons Fast Data Lake bietet die Möglichkeit, API-Lesedaten zu entwickeln, die aus einem Hochleistungsdatenspeicher stammen, der von Legacy-Systemen nahezu in Echtzeit eingespeist wird.
Die Lösung basiert auf der technischen Erfahrung von Fincons und unserer Investition in die Erkundung von Marktkomponenten.
Fincons Fast Data Lake bietet eine neue Lösung für die Entwicklung digitaler Anwendungen, die all diesen Anforderungen gerecht wird und in alle bekannten Front-End-Technologien wie Web-Single-Page-, HTML5-, CSS-, Angular-, React- und Progressive-Web-Apps integriert ist. Fincons hat diese innovative und bahnbrechende Lösung für Big Data entwickelt und dabei auf seine Erfahrungen beim Scouten von Marktkomponenten sowie beim Testen im Hands-On Lab zurückgegriffen.
Fincons Fast Data Lake ermöglicht die Entwicklung von APIs, die Daten aus einem Hochleistungsdatenspeicher lesen, die mithilfe eines einzigen hochentwickelten Verfahrens von Legacy-Systemen nahezu in Echtzeit eingespeist werden, wodurch eine sehr schnelle Markteinführungszeit mit geringen Wartungskosten kombiniert wird.
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Traditionelle Vorgehensweise
Mit Fincons Fast Data Lake
Einzelheiten
- Anpassunggähigkeit
Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen, anpassbar an jedes Volumen, jede Geschwindigkeit und jeden Datentyp. - Flexibilität
Es können einzelne Architekturkomponenten ausgewählt werden, um die Lösung an bestimmte Anforderungen und Umgebungen anzupassen. Die Erstkonfiguration kann jederzeit geändert werden. - Integration
Standard-APIs für die perfekte Integration über alle Touchpoints hinweg. Bereits vorhandene Berichts- und Analysetools müssen nicht ersetzt werden. - Cloud-Bereit
Die Lösung kann vor Ort in proprietären oder Cloud-Umgebungen implementiert werden. - Echtzeit
Dank einer einzigen hochentwickelten Prozedur werden Daten innerhalb weniger Millisekunden von der Quelle zum Ziel verschoben. - Geringe Einricht- und Betriebskosten
Schnelle Konfiguration; Die Wartungs- und Entwicklungskosten sind geringer als bei herkömmlichen Plattformen; ETL-basierte Systeme. - Geringe Auswirkung
Keine Auswirkung auf die Leistung der Gesamtstruktur der Quelldaten.
Benefits
- Optimierte API-Leistung
Weil Daten beim Laden in kohärenter Weise denormalisiert werden, wirkt sich das Rechenlast nicht auf Suchvorgänge aus. - Peak Request Management
Bei Anforderungsspitzen wird die Auslastung vom Data Lake verwaltet, ohne dass dies Auswirkungen auf die Back-End-Vorgänge hat. - Entladen des Hauptrahmens
Die Maschinenleistung für Anforderungen wird vom Back-End-System auf den Data Lake verlagert, wodurch die Belastung für ältere Systeme verringert wird. - Optimierung der TCO
Keine ETL-Entwicklungs- oder Wartungskosten: Niedrige Einführungskosten basieren auf der tatsächlichen Nutzung. - Immer aktiv
Die Lösung ist rund um die Uhr aktiv und überwindet so die durch die Back-End-Verfügbarkeit verursachten Einschränkungen. - Google-like-Suche
Diese intuitive Funktion, mit der Benutzer vertraut und bevorzugt wird, kann problemlos zu Frontends hinzugefügt werden.