Les entreprises génèrent des milliards de points de données quotidiennement, provenant de fichiers journaux, de capteurs IoT, d'interactions utilisateurs ou d'applications métier. L'Object Storage Intercolo offre une solution fiable et compatible S3 pour le stockage permanent et rentable de ces volumes de données.
Idéal pour les plateformes d'analytique, les pipelines de données et les infrastructures de data lake.
Intégration transparente avec des outils comme Apache Spark, Hadoop, Presto, AWS Athena, Airflow ou Databricks.
Stockage de fichiers CSV, JSON, XML, Parquet ou Avro pour une analyse ultérieure.
Stockage centralisé des journaux système, données réseau, télémétrie ou interactions utilisateurs.
Base de stockage persistante pour les données brutes et intermédiaires dans les flux de travail analytiques.
Combinaison avec Apache Spark, Flink ou Kafka pour le traitement haute performance de grands volumes de données.
Sauvegarde des historiques de requêtes, données d'entraînement, rapports ou tableaux de bord.
Compatible S3 via API
aws-cli, rclone
SDK (Python, Java, Go)
Intégration directe avec les outils d'analytique
Optimisé pour l'accès parallèle, les grands objets et la haute fréquence de requêtes. Stockage basé sur les objets avec redondance automatique.
par To / mois
par To / mois
Oui. Les données peuvent être traitées directement depuis l'object storage avec des outils d'analytique comme Presto, Athena ou Spark, sans importation préalable.
Non. Notre object storage évolue avec vos besoins, de quelques Go à plusieurs Po.
Vos données sont stockées dans des centres de données allemands certifiés ISO-27001, transmises de manière chiffrée et stockées de manière redondante.
Via une API compatible S3, CLI ou un logiciel de sauvegarde/analytique. Les droits d'accès peuvent être contrôlés de manière granulaire.
Non. Chez Intercolo, il n'y a pas de frais pour la récupération des données (egress) ou l'accès à l'API.
Avec l'Object Storage Intercolo, vous préparez vos données pour l'avenir, évolutives, sécurisées et efficaces. Idéal pour les modèles d'affaires axés sur les données, les stratégies BI modernes et les analyses basées sur le ML.
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