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La séparation totale du stockage et du calcul permet un scaling et une fiabilité sans limites. Plus un débit élevé, des mises à jour fréquentes et la recherche interactive dans de grands volumes de données.

D'excellentes performances de recherche, même lorsque les données sont conservées en toute sécurité dans un stockage d'objets. La parallélisation des requêtes au niveau des segments et une mise en cache plus efficace réduisent la latence.

En séparant l'indexation et la recherche dès le départ, vous pouvez scaler de manière indépendante et automatique pour répondre aux besoins d'un vaste panel de charges de travail.

Le stockage d'objets cloud-native offre une grande durabilité des données, tout en réduisant les coûts d'indexation et la duplication des données, quel que soit le scaling.

Utilisez la RAG pour concevoir des applications d'IA générative à partir de vos données propriétaires. Ajustez la pertinence et la recherche de l'IA. Remaniez les classements grâce à des API d'inférence ouvertes, à la recherche sémantique et aux modèles de transformateurs.

Bénéficiez d'une mise sur le marché plus rapide. Profitez d'une plus grande souplesse, de meilleures performances et d'un meilleur scaling. Le tout avec un puissant langage de requête, une recherche full-text et des analyses de séries temporelles pour identifier des modèles.

Concevez, déployez et optimisez des modèles ML directement sur toutes les données, même historiques. Exécutez des modèles non supervisés pour des prévisions plus précises et des détections d'anomalies en temps quasi réel.

Interrogez les données dans la région ou le data center dans lequel elles ont été générées à partir d'une seule et même interface. La centralisation ou la synchronisation ne sont pas nécessaires. Vous pouvez effectuer des recherches dans les clusters et passer de l'ingestion des données à l'analyse en quelques secondes.