生态兼容性进一步提升!白鲸开源 WhaleStudio 与火山引擎ByteHouse完成产品互认

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了生态兼容性进一步提升!白鲸开源 WhaleStudio 与火山引擎ByteHouse完成产品互认。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

生态兼容性进一步提升!白鲸开源 WhaleStudio 与火山引擎ByteHouse完成产品互认

数据作为新型生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,深刻改变着生产方式、生活方式和治理方式。越来越多企业也在尝试充分利用数据要素,开辟全新发展路径,进一步实现业务价值提升。

在数字化转型的大背景之下,白鲸开源旗下WhaleStudio与火山引擎ByteHouse依托于双方完善的产品能力和互补的优势,于近日完成产品兼容性测试。测试结果表明双方产品完全兼容,整体运行稳定高效。此次产品互认将促进双方深入合作,为用户带来一站式、扩展性强、接入便捷的联合数据解决方案。

生态兼容性进一步提升!白鲸开源 WhaleStudio 与火山引擎ByteHouse完成产品互认
WhaleStudio与ByteHouse产品互认证书

白鲸开源是一家由多名 Apache Software Foundation Member,Apache DolphinScheduler 与 Apache SeaTunnel 核心成员,以及来自全球范围内的数据领域专家创建的云原生 DataOps 开源公司,致力于打造下一代云原生 DataOps 平台,助力企业在大数据和云时代,智能化地完成海量数据的处理、调度和治理。

WhaleStudio 是白鲸开源根据全球领先的 DataOps 理念打造的新一代数据集成调度工具,它由两大核心组件组成,WhaleScheduler 与 WhaleTunnel,将全球领先的调度开发组件与数据集成组件集成在一起提供给用户全球领先的完整DataOps解决方案。目前,WhaleStudio 支持公有云、私有云和混合云,已与 AWS、阿里云、华为云等国内外头部云厂商达成合作,全面支持云原生,帮助企业更好地适应大数据和云原生大时代下的数据处理与治理,同时支持传统数据仓库 Teradata,Greenplum,Oracle Datawarehouse Edition,DB2 Enterpirse Edition,支持开源的数据湖 Hudi,Iceberg 等,让企业用户实现数据湖、数据仓库、云的一体化调度,其企业级方案已被众多知名政企采用。

而火山引擎ByteHouse 是一款云原生数据仓库,能为用户提供极速分析体验,支撑实时数据分析和海量数据离线分析,具备便捷的弹性扩缩容能力、极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。火山引擎ByteHouse在游戏、广告等领域已经积累丰富的落地经验。比如在气象行业,ByteHouse帮助AI大模型与数字孪生公司大地量子实现对气象数据的精准预测。大地量子通过将现场采集及大模型生成的气象数据导入到ByteHouse中,由ByteHouse支撑GEO查询和空间计算能力,满足其对预测系统以及交互式查询需求。在ByteHouse支持下,大地量子的平均查询响应时长不仅在50毫秒以内,预测精准度也得到有效提升。

WhaleStudio在为用户提供极致DataOps体验,提供给用户全球领先的完整DataOps解决方案的同时,也在不断加强自身生态兼容性,此前已经完成与DolphinDB、IoTDB、PolarDB、TDengine、SelectDB、腾讯云、OpenCloudOS、偶数、通信软件、镜舟数据库、OpenEuler等完成产品相互兼容认证,不断加大对国产信创的支持。

与ByteHouse产品互认标志着白鲸开源WhaleStudio生态兼容性进一步增强,将为双方用户提供更顺滑的产品使用体验。未来,双方也将继续加强合作,为用户提供更加优质的服务和更加完善的解决方案,更好推动企业完成数字化转型。

本文由 白鲸开源 提供发布支持!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-710176.html

到了这里,关于生态兼容性进一步提升!白鲸开源 WhaleStudio 与火山引擎ByteHouse完成产品互认的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【Tensorflow object detection API + 微软NNI】图像分类问题完成自动调参,进一步提升模型准确率!

    1. 背景目标 利用Tensorflow object detection API开发并训练图像分类模型(例如,Mobilenetv2等),自己直接手动调参,对于模型的准确率提不到极致,利用微软NNI自动调参工具进行调参,进一步提升准确率。 2. 方法 关于 Tensorflow object detection API 开发并训练图像分类模型详见这篇博客

    2024年02月12日
    浏览(52)
  • 中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型:中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力

    项目设计集合(人工智能方向):助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力(不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域) :汇总有意义的项目设计集合,助力新人快速实战掌握技能,助力用户更好利用 CSDN 平台,自主完成项目设计升级,提升自

    2024年02月12日
    浏览(36)
  • 告别固定字体大小:CSS使用相对单位提升网页可访问性和兼容性

    在 Web 开发领域中,有很多误解流传,即使它们被反驳了很多次也仍然存在。\\\"外部链接应该总是在新标签页中打开\\\" 就是一个很好的例子 。CSS Tricks 在将近十年前就对此进行了详细的解释(简而言之:大多数情况下是错误的),但它似乎仍然在某些角落中存在。 案例证明:在

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • 搭载KaihongOS的工业平板、机器人、无人机等产品通过3.2版本兼容性测评,持续繁荣OpenHarmony生态

    近日,搭载深圳开鸿数字产业发展有限公司(简称“深开鸿”)KaihongOS软件发行版的工业平板、机器人、无人机等商用产品均通过OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)3.2 Release版本兼容性测评,获颁OpenHarmony生态产品兼容性证书。这标志着OpenHarmony生态在新兴行业的持续

    2024年02月12日
    浏览(45)
  • Yolov5/Yolov7优化:引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU,进一步提升密集遮挡场景检测精度  

    💡💡💡本文改进:Soft-NMS并与各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU结合, 实现二次创新,并提升密集遮挡场景检测精度 💡💡💡Yolov8魔术师, 独家首发创新(原创) ,适用于 Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列 ,专栏文章 提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络 💡💡

    2024年02月10日
    浏览(43)
  • 进一步探讨二分

    接下来简单探讨几种查询 严格大于等于x的情况,只需要 去掉等号号 即可 严格小于x的情况,将 小于符号改为大于符号 即可 严格小于等于x的情况,也只需要 去掉等号 即可 写题过程中还有具体的探讨,可以从这几种方法中迁移应用

    2024年02月16日
    浏览(39)
  • Unity的GPUSkinning进一步介绍

      大家好,我是阿赵。   在几年前,我曾经写过一篇介绍GPUSkinning的文章,这么多年之后,还是看到不停有朋友在翻看这篇旧文章。今天上去GitHub看了一下,GPUSkinning这个开源的插件已经很久没有更新过了,还是停留在2017年的0.2.3版本。GPUSkinning的魅力在于可以在消耗比较

    2024年02月05日
    浏览(48)
  • 【Vue路由(router)进一步详解】

    本篇文章主要针对已经掌握Vue路由(router)基础以及路由嵌套的用户群体,如果你是Vue路由初学者的话,不仿先去看看 【Vue路由(router)的基本使用】这篇文章 接上一篇文章理解Vue路由中常用的知识点 在实际开发过程中,我们可能不单单要实现简单的页面跳转动作,可能在

    2023年04月08日
    浏览(44)
  • Druid未授权漏洞进一步的利用

    Druid是阿里巴巴数据库出品的为监控而生的数据库连接池。并且Druid提供的监控功能包括监控SQL的执行时间、监控Web URI的请求、Session监控等。Druid本身是不存在什么漏洞的,但当开发者配置不当时就可能造成未授权访问。本文除了介绍Druid未授权漏洞之外,还要讲的是一种该漏

    2024年02月11日
    浏览(44)
  • 数据结构--并查集的进一步优化

    压缩路径 − − F i n d 操作,先找到根节点,再将查找路径上所有结点都挂到根结点下 color{red}压缩路径 -- Find操作,先找到根节点,再将查找路径上所有结点都挂到根结点下 压缩路径 − − F in d 操作,先找到根节点,再将查找路径上所有结点都挂到根结点下 每次Find操作,

    2024年02月15日
    浏览(57)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包