北京，2022年10月17日——混合数据公司Cloudera最近发布了一些新的混合数据功能，使企业能够更有效地跨云和本地移动数据、元数据、数据工作负荷和数据应用，优化性能、成本和安全性。Cloudera可移植数据服务支持简单、低风险的数据工作负荷和数据应用移动，从而实现最终数据湖仓库的选择。Cloudera统一数据编织中最新的SDX增强功能可以简化安全数据复制，保护数据和元数据的移动。Cloudera通用数据分发提供了第一个构建混合数据的数据摄取解决方案。这些新功能是企业通过数据优先战略控制混合数据的关键，能够正确处理数据的企业可以不受限制地访问和分析数据。

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Futurum Research创始合伙人兼首席分析师Daniel Newman表示： 随着数据的不断翻番，企业必须在混合云和多云环境中找到快速业务转型的关键工具。Cloudera在处理大型、复杂的数据量方面有丰富的经验，包括监管和法规最严格的行业。通过这些更新，Cloudera利用人工智能进一步提升其作为数据优先企业的领先地位（AI）、机器学习（ML）以混合架构促进业务发展。”

Cloudera亚太和日本副总裁Remus Lim表示： 亚太地区的企业需要有能够将数据转化为战略商业资产，以成功应对当前的变化和未来的挑战。随着越来越多的企业采用现代数据架构，快速利用本地和云数据的能力变得非常重要。在跨越各种混合基础设施时，在各种应用和工作负荷之间高效、安全地移动数据将是未来成功的关键。”

从当地、云和流式传输场所收集和存储的数据量继续飙升。根据Statista到2025年，全球数据总量将达到180ZB以上。这就是混合数据带来的挑战，经济和市场进一步迫使企业以更快的速度从数据中获得洞察力。此外，业内专家一致认为，大规模掌握数据是利用机器学习和人工智能促进持续业务转型的唯一途径。Cloudera新的数据分析和数据管理创新旨在帮助企业跨数据中心和公共云大规模数据管理，帮助企业实现机器学习和人工智能业务转型。

Cloudera首席产品官Sudhir Menon表示： 企业需要考虑成本和性能，特别是当它们转向混合云和多云环境时。选择数据优先战略的企业可以专注于如何交付价值，而不仅仅是如何花钱。要做到这一点的关键是能够在整个现代数据架构中随时随地移动数据和工作负以满足不断变化的业务需求。Cloudera一直在混合云中提供一致的数据安全和处理。通过这些更新，Cloudera能够在所有基础设施上的数据服务之间做到这一点。”

全新的混合数据Cloudera数据分析和数据管理创新包括：

可移植数据服务

移植数据服务使数据分析和数据分析构建的数据应用能够在不同的基础设施之间快速有效地移动，而无需成本重新开发或重建数据应用。CDP数据服务(包括数据工程、数据仓库和机器学习)都是基于统一的代码和AWS、Azure提供与本地私有云相同的功能。用户、管理员和开发人员通过在不同云中使用相同代码的数据服务，更容易将数据转化为价值和洞察力。无论数据存储在哪里，数据应用在哪里运行，用户都可以获得相同的数据体验，包括相同的数据分析功能和相同的数据分析功能Cloudera SDX安全性和管理性，这些体验是专门定制的，与云原生存储的首选无缝运行。Cloudera能够提供真正的混合数据分析，使企业机构能够轻松地跨云移动数据工作负荷和数据应用，优化性能、成本和安全性。

复制安全数据

安全数据复制使数据和元数据能够在数据中心和公共云中复制各种数据Cloudera快速、安全地复制或移动部署之间。创建数据的地点往往不同于需要它的地方。复制安全数据Cloudera SDX实现最新添加的服务复制管理器。Cloudera复制管理器可以随数据移动携带数据安全和治理策略的元数据，因此无需重复这些策略。复制管理器作为数据移动服务，通过简单的策略驱动界面，将数据和元数据从本地实时移动到云或从一个云实时移动到另一个云，最终实现混合数据的灵活性。

通用数据分发

通用数据分发使企业能够以一种简单、安全、可扩展、具有成本效益的通用方式控制从起始位置到本地和云中所有使用点的数据流。通用数据分发是第一个为混合数据构建的数据获取解决方案——Cloudera DataFlow实现。与笨重、针对特定系统、基于导向的连接器解决方案不同，Cloudera DataFlow在由数据湖、湖仓、云仓库、本地和边缘数据源组成的混合云服务生态中，通过450多个连接器和处理器提供不同的数据分发。Cloudera DataFlow它是一个真正的混合数据获取解决方案，可以满足数据移动用例的所有多样性，包括批处理、事件驱动、边缘、微服务和连续/流式传输。Cloudera DataFlow将流式传输放在首位，将任何数据源转化为数据流，支持流式传输扩展，解锁数十万个数据生成客户端。

上市情况

现已于Cloudera Data Platform（CDP）中提供。