“我們在著手搭建下一代架構時，就懷著一個偉大的夢想——從始至終都在快速推進高級分析的發展，我們希望幫助組織更明智地做出復雜而關鍵的業務決策。”在Teradata China 2022 Possible線上大會上，Teradata首席產品官Hillary Ashton表示，“Teradata VantageCloud可以對企業開展現代化的數據分析，提供最強大、最開放、最互聯的高級分析，將企業數據和數據湖集成在智能擴展的云原生架構上，把數據、分析和云敏捷性融為一體。我們利用多年來在企業數據和高級分析方面的精湛專業知識，在新興技術的研發上投入巨資，今天推出了Teradata VantageCloud Lake，這是我們基于下一代云原生架構的第一款產品，為Teradata帶來了全新的市場和機遇，可以支持我們的客戶推動更多創新?！?/span>

Teradata首席產品官Hillary Ashton

【資料圖】

Teradata的云服務業務始于2011年，其始終將開放性和互聯性放在高優先級，已經實現了查詢互聯和數據互聯，能夠大幅減少數據移動，提升數據分析效率。例如通過QueryGrid，Teradata可以充分利用各個數據引擎的性能，實現多個查詢引擎的協同工作。利用Vantage原生對象存儲 (NOS, Native Object Store) ，借助對象存儲的數據共享性，不同數據引擎可以通過對象存儲，實現數據交換和共享。利用多云互聯的企業級智能數據平臺Vantage，Teradata的客戶可以更高效地實現數字化轉型之路。

全新的云原生架構和VantageCloud Lake的推出使其能夠有效解決影子系統、靈活擴展等常見痛點，支持企業現在及未來在各層面上的全部分析需求?？蛻艨梢允褂肰antageCloud Lake處理小型數據和分析工作負載，使用VantageCloudEnterprise處理高性能、任務關鍵型的企業級工作負載。無論是已經在使用VantageCloudEnterprise但希望增加云原生環境的現有客戶，還是希望將VantageCloud Lake作為獨立產品使用的新客戶，都可以從中獲益。VantageCloud Lake和VantageCloud Enterprise，共同組成了Teradata的全新云解決方案——完整的云上分析和數據平臺VantageCloud。

據了解，VantageCloud Lake是一款面向業務應用的自助服務產品，允許企業利用其高級分析能力，以更低的總體擁有成本，更智能的彈性資源調度，驅動幾乎所有分析業務用例（包括較小的隨機性、探索性和部門級工作負載）加速取得業務成果。借助自動化彈性、完全隔離的多計算集群，以及分離且高度優化的對象存儲（如Amazon S3），VantageCloud Lake可以幫助客戶快速適應不斷變化的業務需求，利用核心數據跨部門啟動新項目，調整整個平臺上的計算資源，保持整體治理和成本控制，通過滿足探索性項目需求和隨機性請求，消除“影子IT系統”的影響。今年早些時候，Teradata在AWS上完成了1012節點的大規模測試。

考慮到一般的云原生服務可能會在啟用后迅速導致云消耗成本超支，TeradataVantageCloud Lake提供了可伸縮的工作負載管理和工作負載隔離，確保獨立計算集群僅在必要時根據系統資源的實際消耗情況（而非簡單地根據查詢數或用戶數）進行自動伸縮。VantageCloud Lake 具備策略驅動的伸縮能力，允許企業針對特定工作負載設置護欄，以促進預算管理。這種靈活性得到了綜合報告功能的支持，綜合報告可展示每個工作負載的完整財務可見性。更少的擴展、可選的護欄、綜合報告等差異化功能結合起來，使企業更易平衡業務自主和成本管控需求。

企業可以根據是否需要云原生架構或混合環境，選擇使用其中一個或兩個版本，Lake和Enterprise版互為補充，旨在滿足不同類型的工作負載需求和監管要求。這兩個版本也可以作為一個整體為企業提供服務，即同時提供高SLA的企業關鍵負載、高靈活需求的創新負載和部門級負載等。在VantageCloud的幫助下，Teradata希望能夠支持企業客戶加快實現數據價值，加速數字化轉型，實現用數據驅動業務發展和創新。VantageCloud Lake版和Enterprise版同樣采用了Vantage的核心SQL引擎，未來不排除部分關鍵負載向VantageCloud Lake遷移的可能性。由于采用相同的核心引擎，工作負載的遷移也是自由和無縫的。

VantageCloud Lake實現了計算與存儲的徹底分離。計算集群具有高端的自動彈性擴展，可實現快速的新集群部署。存儲架構在對象存儲上，在不同計算集群之間，可以實現無縫的數據共享。這樣，既保證了資源的獨立性和靈活性，又避免了大量的數據孤島，實現了數據的共享性?？紤]到最佳性價比，Teradata將以年費用低于5萬美元的價格提供VantageCloud Lake，在簽訂全年合同的前提下，月費用低于5千美元，具體基于使用量/產品數量進行定價。相比傳統的企業級產品，這一價格顯著降低。目前，TeradataVantageCloud Lake版已在AWS上提供并運行，2023年初將在所有主要云服務提供商處提供。

VantageCloud Lake版和Enterprise版均以Teradata領先的分析能力為基石，這些分析能力被整合為ClearScape Analytics。ClearScape Analytics新增特性包括引入了50多項全新內置于庫內的時間序列和機器學習函數，以及旨在快速運營AI/ML項目的集成平臺ModelOps，進一步提升了Teradata的分析能力。ClearScape Analytics與Teradata VantageCloudLake相結合，可為客戶提供強大、開放、互聯的分析工具，通過易于訪問、提供自主性和實時洞察的分析工具，幫助客戶激活海量數據，解決復雜的業務挑戰。

ClearScape Analytics的庫內時間序列功能橫跨整個分析生命周期——從數據轉換和假設性預測分析，到特征工程和機器學習建模。這些功能內置于數據庫中，因此具有高性能，而且只需進行有限的數據移動。這可以顯著降低成本并減少阻力，特別是當企業想對大量數據（如來自數百萬件產品或數十億傳感器的數據）應用時間序列分析時。當分析結果（如預測）被存入數據庫中，企業可以將其與其他數據整合。例如，制造商可以將傳感器的異常檢測得分與機器的位置結合起來，找出所預測的故障的位置，國際零售企業可以將預測結果與價格結合起來，以預測營收。

德國大眾集團屬下某工廠的白車身車間，利用Teradata的點焊分析方案，基于大眾工業云上的海量數據，成功實現了對點焊的全過程質量控制。該解決方案完全建立在大眾汽車工業云（數字生產平臺）的基礎上，并與大眾汽車保持一致。點焊數據和其他元數據在AWS上的Teradata Vantage云數據平臺中集成和分析。這是進行分析處理、模型訓練、數據評分以及將數據與其他數據源整合的地方。Teradata使用了包含自學習和自增強人工智能或機器學習算法的分析模型，根據各種過程特征對數據進行分類和優化。這些結果為大眾汽車車身工程師提供了有關所有焊點的工藝穩定性的信息。除了每個焊點的工藝特性外，點焊分析方法減少了手工操作，使早期干預和快速檢測工藝序列中的弱點成為可能，同時還可按需擴展檢測范圍，如對焊接基礎設施的動態維護和材料組合分析，從而實現端到端的過程質量監控。

借助ClearScape Analytics，復雜的機器學習功能可以輕松集成到分析管道（從數據準備到建模再到部署的一系列相關操作的集合）中，并被打包在一起以解決特定問題。例如，可以針對欺詐檢測，對分類管道進行專門調整，然后將其用于金融類應用程序，時間序列管道可用于零售或制造業場景中的需求預測。內嵌ModelOps的ClearScape Analytics使企業可以快速擴展AI/ML項目，在充分釋放投資價值的同時降低風險。ModelOps可以在模型治理和風險管理方面發揮關鍵作用，隨著企業將更多模型投入生產，這一點將越來越重要。

ModelOps在Teradata ClearScape Analytics中發揮著關鍵作用，可以提供企業范圍內的產品模型庫和生命周期管理，將模型的構建和培訓與業務中的有效部署和管理聯系起來，連接了業務線、數據科學和IT部門的團隊、工具和流程。ModelOps以DevOps原則為藍本，消除了軟件開發團隊與企業部署軟件解決方案之間的障礙。隨著企業希望部署數以千計甚至可能數以百萬計的AI模型，以在數字經濟中保持競爭力，ModelOps將變得越來越重要。

ModelOps的現代化界面簡便易用，并進一步擴展了Python/R庫，提升了用戶體驗，以便各業務線終端用戶管理Vantage中的模型。ModelOps還為其他應用程序和云服務提供管理Vantage中模型的API。模型上線投產需要涵蓋分析模型全生命周期的額外管理能力。ModelOps擁有數據集審計、代碼跟蹤、審批工作流、調度、模型監控和警報等能力。如果客戶采用了第三方的模型框架，ModelOps所擁有的模型版本管理和比較能力，可以根據性能指標，選擇和部署最優模型。“我們其中一家客戶，在實施ModelOps后，他們花費在模型投產上的時間從10個月減少到了2天?！盚illary Ashton說。

未來，Teradata將有機會在其已建立的用戶群中占領一個龐大且不斷增長的市場，加速在現有客戶中的業務擴張，擴大潛在市場的總體規模。VantageCloud Lake不僅可以推動Teradata向著2025年成為10億美元云公司的目標不斷邁進，也標志著Teradata已成為一家強大的云原生分析公司。與此同時，Teradata還提供了全面的產品組合和廣泛的部署方式，從本地部署到混合部署再到云原生部署，支持AWS、Azure、GCP等云平臺，連接所有數據，以最大限度減少數據移動、控制成本并提供適當的大規模治理。

這一切成果與Teradata善于傾聽客戶在數據實踐中的反饋密不可分。Teradata能夠確保為用戶需要的用例提供支持，并保持產品創新一直走在正確的道路上。通過和合作伙伴的密切合作，Teradata確保其產品與整個數據和分析市場上的成熟參與者、新興參與者及主要參與者均有合作。這些做法通過解鎖數據、激活分析、加速數據價值來滿足客戶需求。

“當前我們專注于VantageCloud Lake和ClearScape Analytics，但在未來，大家可以期待看到 Lake入駐所有主要云。我們還打算通過繼續推動行業向前發展來擴大Teradata在分析領域的優勢，特別是通過開放互聯的分析來賦能智能財務控制和治理?！盚illaryAshton表示，“贏在云端是Teradata的首要關注點，未來我們將繼續推動和擴大與全球和本地云領導者的合作伙伴關系，例如與AWS、Microsoft Azure、GoogleCloud和VMware的合作?！?/span>

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