百度数据仓库 Palo for Apache Doris 百度数据仓库 Palo 是基于业内领先的 OLAP 数据库 Apache Doris 构建的 MPP 架构云数据仓库,支持海量数据高效导入、实时更新,能够同时满足企业对报表与 OLAP 分析两类不同需求,帮助企业快速且低成本地构建极速易用的云上数据分析平台。
消息服务 for Kafka 全兼容Apache Kafka的分布式、高可扩展、高通量的消息托管服务,您可以直接享用Kafka带来的先进功能而无需考虑集群运维,并按照使用量付费。即时插拔的方式,让您用最低的成本,享受最优质的消息服务。
业务可从自建MySQL、RDS等无缝迁移 稳定可靠 <3S AZ级、地域级高可用,RPO=0, RTO<3s, 保障服务可用性99.99% 极致弹性 500TB 集中&分布式一体化,线性扩展存储和读写性能,满足大数据和高并发业务需求 高性价比 2倍+ TCO比自建数据库降低50%,复杂查询性能超MySQL百倍,事务处理提速2~4倍 超越 MySQL,实现极致性价比 Linux 版本 Mac
立即下载 Mac 客户端 支持系统:MAC OS 10.13 及以上系统。 【本地GPU卡调试】:不支持。【使用云端算力】:支持。 立即下载 Docker镜像 支持在Windows,Mac和Linux系统上通过docker运行。 【本地GPU卡调试】:支持。 【使用云端算力】:支持。
丰富的开放形态 信通院隐私计算联盟成员、Linux基金会CCC机密计算联盟成员;PaddleFL和Apache Teaclave 隐私计算与机密计算开源项目发起者。 成熟的行业经验 在政务、生物医疗、交通、制造等多领域拥有成熟的交付经验;丰富模型训练经验涵盖旧客挖掘、准入、反欺诈、黑产、风控等场景。
IT资产统一管控 支持多种操作系统,包括Windows、Mac、Linux、iOS和Android,覆盖各种终端设备,解决IT资产管理中碎片化的问题。 部署交付简单 通过Docker和Kubernetes容器化能力,简化部署流程、提升系统的可移植性和弹性,实现轻量化部署和快速接入。 大规模落地经验 具备百度集团内部大规模落地实践经验,确保了产品的安全性和稳定性。
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代码开源 Teaclave开源项目是Apache孵化器第一个RUST且全票通过的开源项目,整个生态链丰富。 核心价值 针对数据流通共享和数据隐私保护提供多种方案,灵活支持不同场景需求 基于TEE安全硬件版本 基于硬件构建虚拟安全区域,实现“数据可用不可见”的情况下联合计算/联合建模。 查看详情> 基于联邦学习版本 基于密码学方案实现“数据不出域”的情况下联合计算/建模。
我们能提供 数据底座 能够支撑区域多业务系统的数据中台底座 业务中台 具备区域智慧教育属性的业务中台 相关产品 数据湖管理与分析 EasyDAP MapReduce 百度数据仓库 Palo for Apache Doris 数据可视化 Sugar BI 方案架构 以百度智能云为底座,利用百度全栈AI优势、安全优势、大数据平台优势,建设和升级区域教育云平台和智慧校园,打造安全、可靠、统一、智慧的区校一体化解决方案
百度数据仓库 数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris(百度自研的分析型数据库引擎)构建的企业级MPP云数据仓库。 数据可视化 Sugar 自助BI报表分析和制作可视化数据大屏的强大工具,组件丰富,开箱即用,无需SQL和任何编码。 咨询服务 根据您提交的需求,将指派解决方案专家与您联系,定制专属解决方案。 立即咨询