Reducción de costos para cargas de trabajo de Apache Spark con mucha reproducción aleatoria con almacenamiento sin servidor para Amazon EMR Serverless
En re:Invent 2025, anunciamos almacenamiento sin servidor para Amazon EMR Serverlesseliminando la carestia de aprovisionar almacenamiento en disco locorregional para cargas de trabajo de Apache Spark. El almacenamiento sin servidor de Amazon EMR Serverless reduce los costos de procesamiento de datos hasta en un 20 % al mismo tiempo que ayuda a organizar fallas en […]
Cómo diseñar cargas de trabajo confiables, resistentes y recuperables en Azure
Se dilación que los sistemas de estrato modernos ofrezcan más que tiempo de actividad. Los clientes esperan un rendimiento constante, la capacidad de resistir las interrupciones y la confianza de que la recuperación es predecible e intencional. Se dilación que los sistemas de estrato modernos ofrezcan más que tiempo de actividad. Los clientes esperan un […]
Operaciones en la nubarrón agentes y Azure Copilot para cargas de trabajo impulsadas por IA
Si admisiblemente la nubarrón flagrante ofrece una flexibilidad extraordinaria, el rápido crecimiento de las aplicaciones modernas y las cargas de trabajo de IA ha introducido niveles de escalera y complejidad para los que las operaciones tradicionales no fueron diseñadas. Las operaciones en la nubarrón han llegado a un punto de inflexión. Durante más de una […]
Modernización de cargas de trabajo reguladas con copias de seguridad de Snowflake
Los clientes de industrias en gran medida reguladas nos han contado la misma historia durante abriles: sus datos viven en dos mundos. Por un costado, están los sistemas heredados que cumplen estrictas normas de mantenimiento de registros pero que son difíciles de subir e integrar. Del otro costado, están las plataformas en la nimbo modernas […]
3 rutas probadas para las empresas para que sus cargas de trabajo de IA agente
Para ayudar a nuestros clientes a navegar esta transición y construir soluciones de agente integradas e integradas, Snowflake colabora con líderes del ecosistema como Accenture, Amazon Web Services (AWS) y Anthrope. Al ofrecer un conjunto de características y capacidades profundamente integradas de los principales integradores de sistemas globales, la nimbo y los socios de […]
¿Qué hay de nuevo con Azure Databricks? Gobierno unificado, formatos abiertos y cargas de trabajo nativas de AI
Azure Databricks continúa evolucionando como el La plataforma de datos más abierta, gobernada e inteligente en Azure. En los Databricks de este año Datos + Cumbre de AIpresentamos una gran cantidad de Nuevas innovaciones Diseñado para ayudar a los clientes de Azure a modernizar las arquitecturas de datos, avanzar la colaboración segura y acelerar la […]
Azure para cargas de trabajo de la comisión crítica en la atención médica: EHR y más allá
En el panorama de atención médica en rápida desarrollo coetáneo, la transformación digital ya no es un boato sino una requisito. Uno de los componentes más críticos de esta transformación es el sistema de registro de vigor electrónico (EHR), que juega un papel fundamental en las operaciones de atención médica y la prestación de atención. […]
Anuncio de control de salida para cargas de trabajo sin servidor y de servicio de modelos
Estamos emocionados de anunciar que control de salida para cargas de trabajo de Databricks sin servidor y Mosaic AI Model Serving está arreglado en clarividencia previa pública en AWS y Azur! Ahora puede configurar políticas para controlar de forma centralizada el golpe saliente desde cargas de trabajo sin servidor en múltiples productos y espacios de […]
El tiempo de ejecución de Amazon EMR 7.5 para Apache Spark e Iceberg puede ejecutar cargas de trabajo de Spark 3,6 veces más rápido que Spark 3.5.3 y Iceberg 1.6.1.
El Tiempo de ejecución de Amazon EMR para Apache Spark ofrece un entorno de ejecución de parada rendimiento y al mismo tiempo mantiene una compatibilidad API del 100 % con el formato de tabla de código descubierto Apache Spark y Apache Iceberg. Amazon EMR en EC2, Amazon EMR sin servidor, Amazon EMR en Amazon EKS, […]
Cómo FINRA estableció la observabilidad operativa en tiempo verdadero para cargas de trabajo de big data de Amazon EMR en Amazon EC2 con Prometheus y Grafana
Esta es una publicación invitada de FINRA (Autoridad Reguladora de la Industria Financiera). FINRA se dedica a proteger a los inversores y preservar la integridad del mercado de una forma que facilite mercados de hacienda vibrantes. FINRA realiza procesamiento de big data con grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo con diferentes tamaños y […]