in_bigdata

Аналитики предупреждают: для проектов Больших Данных озеро данных не панацея.

Система управления кластером Hadoop YARN значительно повышает надежность и гибкость технологии MapReduce, позволяя в оперативной памяти проводить распределенную потоковую обработку данных, а значит, строить аналитические системы реального времени, используемые, например, в ситуационных центрах.

60% крупных издательств с трудом справляются с обработкой получаемых объемов данных имеющимися у них средствами. 48% недовольны скоростью обработки, а особую проблему представляет объединение потоков данных из различных источников и представление их в целостном виде.

На трассе, в бизнесе и в технической сфере один из лидеров «Формулы-1» McLaren при выстраивании своих операций основное внимание уделяет цифровым технологиям.

Hewlett-Packard объединяет в общем портфеле решений Big Data единую платформу обработки разных типов данных со средствами управления информацией предприятия.

Эффективность анализа данных о функционировании телекоммуникационного оборудования определяется возможностями системы сбора и обработки этих данных, объемы которых могут увеличиваться экспоненциально. Как выполнить глубокий анализ поведения сетевого оборудования в условиях лавинообразного роста показаний телеметрии?

Проектирование архитектур систем работы с Большими Данными связано с множеством трудностей. В частности, архитектуру распределенного ПО надо тесно увязать со структурами данных и архитектурой развертывания. Чтобы удовлетворить требования к качеству, при проектировании системы нужно учитывать особенности всех трех архитектур одновременно.

Преимущество популярного инструментария с открытым кодом, считают разработчики, заключается в том, что он напрямую работает с неструктурированными данными, находящимися в базе, не приводя их в традиционный реляционный вид. Распространенные средства анализа и визуализации — например, Tableau — работают со структурированными данными.

Различные технологии обработки данных Microsoft, включая машинное обучение и потоковая обработка, будут унифицированы в рамках единого пакета программных решений.

В компании полагают, что возможности анализа данных реального времени поможет службам поддержки пользователей справляться с выполнением сложных запросов, быстрее рассматривать инциденты и предоставлять более качественное обслуживание.

На заказной обработке Больших Данных специализируется запущенный в декабре 2014 года проект Yandex Data Factory.

Участники конференции в МТИ отметили, что сегодня в городах собирают колоссальные объемы данных, помогающих оптимизировать логистику, сделать эффективнее планирование инфраструктуры и тактическое управление городским хозяйством.

На сайте Dimension Data в реальном времени представлены положение гонщиков, их скорость и расстояние между ними.

Эпоха экспериментов с технологиями заканчивается, и организации формализуют их использование, чтобы в реальности увидеть их коммерческую ценность, утверждают аналитики.

Известный поставщик корпоративного программного обеспечения с открытым кодом усовершенствовала две свои базовые технологии управления хранением, а также подписала партнерские соглашения с поставщикам ИТ-систем.

Программное обеспечение Kyvos можно применять со всеми популярными дистрибутивами Hadoop, в том числе с предлагаемыми компаниями Cloudera, Hortonworks и MapR, а также со стандартным от Apache.

Корпоративные клиенты компании смогут оперативно получать информацию о состоянии и эффективности функционирования своих ИТ-систем.

«Форс Дистрибуция» поможет партнерам продемонстрировать отечественных заказчикам решения Больших Данных на платформе Oracle.

Корпорация передала сообществу Spark предназначенный для машинного обучения язык программирования SystemML и намерена предлагать Spark вместе с сервисом IBM Bluemix.

McLaren Applied Tecnologies вместе с Оксфордским медицинским колледжем разрабатывают инструменты Больших Данных.