MRS, büyük miktarda ara? durumu, telemetri ve kullan?c? deneyimi verilerini analiz etmenize olanak tan?yan h?zl? ve verimli bir veri i?leme bilgi i?lem motoru sa?lamak i?in a??k kaynakl? API'larla uyumluluktan yararlan?r.

• Birle?ik, Tam Y???n, ?l?eklenebilir Veri Platformu

  MRS, daha uygun, daha esnek ?l?eklenebilirlik i?in ayr??t?r?lm?? depolama ve bilgi i?leme sahip kurumsal düzeyde, buluta ?zel büyük veri platformudur.

• Hibrit ?? Yükleri i?in ?ok Motorlu ??leme

  MRS, ger?ek zamanl?/?evrimd??? karma??k servis i?lemeyi destekleyen, gerekti?inde serbest?e birle?tirilebilen a??k kaynak bile?enleri sa?lar.

• Dü?ük Maliyetle Yüksek Performans

  Storm, yüksek aktar?m h?z? ve dü?ük gecikme ile ger?ek zamanl? bilgi i?lem performans? ve analiz i?in Kafka'dan ger?ek zamanl? ak?? verilerini alabilir.

MRS, uyum, güvenlik ve güvenilirlik a??s?ndan sigorta endüstrisinin mutlak gereksinimlerini kar??lar. H?zl? bir ?ekilde d?nü?mesi gereken sigorta ?irketleri i?in geleneksel mimari h?zla yeniden olu?turulabilir ve devreye al?nabilir. Dijital d?nü?üm, yenilik?i ve geli?en servisleri daha kolay ve h?zl? hale getiriyor.

• Gü?lü Güvenlik

  Sekt?rün düzenleyici gereksinimlerini kar??lar ve mü?terilerin hassas verilerini korur.

• Ayr?lm?? Kaynaklar

  ?zel MRS kümeleri ve ?zel kaynaklar sa?lar ve bilgi i?lem kaynaklar?n? depolamadan ay?r?r.

• Esnek Olu?turma, Tam Y???n, Kolay ??letme ve Bak?m

  Kullan?c?lar?n yaln?zca birka? t?klamayla tam y???n büyük veri platformu olu?turmas?na olanak tan?r, ??letme ve Bak?m? basitle?tiren kurumsal s?n?f platform y?netimi arabirimi sa?lar.

MRS, lojistik ve tedarik zinciri rotalar?n?n ak?ll? y?netiminde kullan?larak servis i?letme verimlili?ini art?r?r ve maliyetleri büyük ?l?üde azalt?r.

• Yüksek Aktar?m H?z? ve Dü?ük Gecikme

  Ayr?lm?? yüksek aktar?m h?z?, yüksek kullan?labilirlik ve dü?ük gecikme süreli MRS Kafka kümeleri, milyonlarca iletiye ger?ek zamanl? eri?imi kolayla?t?r?r.

• Büyük ?l?ekli Veri Analizi ve H?zl? ??leme

  MRS Spark, büyük ?l?ekli veri bilgi i?lemini destekler. MRS HBase, lojistik verilerini milisaniyeler i?inde yükleyebilir ve güncelleyebilir, ayr?ca petabaytlarca zaman serisi verilerini sorgulay?p analiz edebilir.

• Yapay Zeka ile Daha Fazla Zeka

  MRS, büyük veri madencili?i i?in yapay zeka kullan?r ve lojistik organizasyonlar?, pazarlama ve operasyon y?netimi i?in kesin, ak?ll? tahmin ve analiz yetenekleri sa?lar.

MRS, ak?ll? asans?r y?netimi i?in a??k, tek noktadan büyük veri i?leme platformudur. Platform, neredeyse her senaryoya uyum sa?layacak kadar esnek ve ?zelle?tirilebilirdir.

• A??k ve Esnek

  MRS, belirli ihtiya?lar? kar??lamak, birle?ik ve a??k bir büyük veri platformu olu?turman?za yard?mc? olmak i?in ?ok ?e?itli bilgi i?lem ürünleri ve depolama donan?m? sa?lar. Gü?lü bilgi i?lem motorlar?, s?n?rs?z depolama sunar ve servis bile?enlerinin esnek ?ekilde entegre edilmesini sa?lar.

• Yüksek Performans ve Büyük Kapasite

  MRS Kafka, milyonlarca asans?r i?in ger?ek zamanl? veri eri?imi sa?lamak i?in yüksek performansl? genel a? geli?tirme (C3ne) ECS'leri ile ?al???r.

• Yapay Zeka Destekli

  MRS, kodlama ve kod ??zme, derin ??renme ve bilimsel bilgi i?lem performans? i?in yararl? olan ger?ek zamanl? yüksek h?zl? paralel i?leme ve kayan nokta hesaplama yetenekleri sa?layan GPU'lar? destekler.

MRS Hadoop, ak?ll? su y?netimi i?in güvenilir, yüksek performansl? büyük veri depolama ve analiz sa?lar.

• Birle?ik ve ?l?eklenebilir Veri Platformu

  MRS size, ger?ek zamanl? veya ?evrimd??? karma??k servis i?lemeyi destekleyen, esnek bir ?ekilde y???nlanabilen a??k kaynakl? bile?enleri olan kurumsal düzeyde büyük veri platformu sunar.

• Yüksek Aktar?m H?z? ve Dü?ük Gecikme

  Storm, yüksek aktar?m h?z? ve dü?ük gecikme ile ger?ek zamanl? bilgi i?lem performans? ve analiz i?in Kafka'dan ger?ek zamanl? ak?? verilerini alabilir.

• ?e?itli Veri Türlerinin Entegrasyonu

  Yap?land?r?lm??, yar? yap?land?r?lm?? ve yap?land?r?lmam?? veriler üzerinde bilgi i?lem ve i?leme ger?ekle?tirilebilir, ayr?ca geleneksel veri ambar? verileri kaynaklar aras? veri ke?fini ve analizini kolayla?t?racak ?ekilde kolayca ge?irilebilir.

Oyun günlü?ü verilerine Kafka ve Flume üzerinden ger?ek zamanl? olarak eri?ilebilir. Spark Streaming daha sonra verileri ger?ek zamanl? olarak i?ler ve analiz eder ve h?zl? oyun reklam analizi, veri sorgulama ve analizi ve gelir analizi i?in analiz sonu?lar?n? HBase veya Hive'da saklar.

• Birle?ik ve ?l?eklenebilir Veri Platformu

  MRS, son derece karma??k servis i?leme ihtiya?lar?n? kar??lamak üzere esnek bir ?ekilde y???nlanabilen a??k kaynakl? bile?enlere sahip kurumsal düzeyde bir büyük veri platformu sunar.

• Ger?ek Zamanl? ve Yüksek Aktar?m H?z?

  MRS Kafka ve Flume, ger?ek zamanl? verileri toplar ve büyük miktarda veriye ger?ek zamanl? eri?im i?in yüksek performansl? genel a? geli?tirme (C3ne) ECS'leri ile entegre olur.

MRS, santral operat?rlerinin tahmine dayal? cihaz bak?m? i?in Hadoop, Spark, HBase, Storm ve di?er büyük veri bile?enlerini kullanmas?n? sa?layan kurumsal düzeyde büyük veri bulut servisleri sa?lar.

• Birle?ik Büyük Veri Platformu

  MRS size, ger?ek zamanl? veya ?evrimd??? karma??k servis i?lemeyi destekleyen, esnek bir ?ekilde y???nlanabilen a??k kaynakl? bile?enleri olan kurumsal düzeyde büyük veri platformu sunar.

• Büyük Miktarda Veri Toplama

  MRS Kafka ve Sqoop, birden ?ok veri toplama y?ntemini destekleyerek milyonlarca iletiye ger?ek zamanl? eri?imi kolayla?t?r?r.

• Entegrasyon Kolayl???

  SQL API'lar?, kolay veri ke?fi ve analizi i?in ?ok boyutlu verileri sorgulamak i?in kullan?labilir.