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梅赛德斯-奔驰的跨云数据网格与 Delta Sharing 和 UniForm.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718961 2025-06-22 25页 1.01MB

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本文介绍了Databricks与Mercedes-Benz合作实现的跨云数据网格(Data Mesh)项目。关键点如下: 1. 前瞻性声明:文章强调了其中的前瞻性陈述,并指出这些基于现有信息,存在不确定性。 2. 数据传输挑战:Mercedes-Benz在AWS上拥有约600TB的数据,但Azure上的多个用例需要约60TB的子集,直接访问成本高昂。 3. 解决方案:采用Delta Sharing和本地复制技术,减少数据传输成本,实现了高数据新鲜度和低延迟之间的成本权衡。 4. 成本效益:通过此方案,数据传输成本从每周$5k降至$150,Databricks的使用成本从$150降至$20。 5. 自动化和工具:使用Dynamic Data eXchange (DDX) 和Azure DevOps等工具实现配置和自动化部署。 6. 未来目标:实现完全自助服务,支持Iceberg格式,并提供灾难恢复功能。 核心数据引用:每周数据传输成本从$5k降至$150;Databricks使用成本从$150降至$20。
"如何降低跨云数据传输成本?" "多云环境下数据新鲜度如何平衡?" "自助式跨云数据共享解决方案来了吗?"
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