Akamai verbindet die "Akamai Intelligent Platform" mit der "Google Cloud Platform" Durch die Verknüpfung der Akamai Intelligent Platform mit der "Google Cloud Platform" können Unternehmen Cloud Computing-Inhalte schneller und kosteneffizienter bereitstellen
(21.12.15) - Akamai Technologies erstellt im Rahmen des Google-Interconnect-Programms eine Verbindung zur "Google Cloud Platform". Akamai-Kunden, welche die Google Cloud Platform nutzen, profitieren damit von geringeren Hosting- und Weiterleitungskosten sowie einer höheren Geschwindigkeit.
Das Engagement von Akamai als "Google Cloud Platform CDN Interconnect Provider" soll sicherstellen, dass der für die Google Cloud Platform bestimmte Datenverkehr regional direkt über die Akamai Intelligent Platform zugestellt wird. Die Vorteile für Kunden: deutliche Geschwindigkeitssteigerungen und Einsparungen um bis zu 66 Prozent bei den Google-Cloud-Platform-Egress-Kosten.
"Da immer mehr Unternehmen auf Rechen- und Speicherkapazitäten aus der Cloud angewiesen sind, ist es von entscheidender Bedeutung, dass bei Nutzung der Dienste die Geschwindigkeit maximiert und die Kosteneffizienz eingehalten wird", sagt Bill Wheaton, Executive Vice President and General Manager, Media Products Division, bei Akamai. "Als Betreiber der weltweit größten CDN-Plattform arbeiten wir mit der Google Cloud Platform zusammen und stellen sicher, dass unsere gemeinsamen Kunden ihre Daten von der Google Cloud Platform direkt in das Akamai CDN weiterleiten und so optimal von ihren Cloud Computing-Investitionen profitieren können." (Akamai Technologies: ra)
Akamai Technologies: Kontakt und Steckbrief
Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.
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Cloudera bringt das "Cloudera Private Link Network" auf den Markt. Das Ziel: kritische Datensicherheits- und Datenschutzbedenken für stark regulierte Unternehmen mit strengen Datensicherheitsrichtlinien zu adressieren.
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Qlik kündigte neue Erweiterungen der "AutoML"-Funktionen an. Diese Updates erleichtern es Analyseteams, leistungsstarke Machine-Learning-Modelle zu erstellen und einzusetzen, und bieten native Analysen zur Erklärung von Vorhersagen in Echtzeit.
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