Big Data

Согласно опросу EMC, треть респондентов утверждают, что их компании уже получили конкурентные преимущества за счет внедрения технологий Больших Данных, и лишь 25% участвовавших в нем компаний не планируют их применения.

Облака и компьютерные системы, служащие для обработки больших объемов данных, могут стать альтернативными путями развития HPC.

Компания SGI приобрела разработчика средств виртуализации систем хранения Больших Данных FileTek.

Новый программно-аппаратный комплекс для анализа данных в оперативной памяти позволяет организациям с высокой скоростью решать критически важные задачи бизнеса.

Долгое время понятие «грид» означало либо добровольное объединение вычислительных ресурсов, либо среду выполнения научных расчетов, но сегодня стало ясно, что объединение в единую распределенную инфраструктуру ресурсов памяти серверов, входящих в кластер, позволяет ускорить работу в режиме реального времени со структурами памяти больших объемов.

Большие Данные могут иметь самое разное происхождение, однако в любом случае извлечение знаний из них сопряжено с определенными трудностями. В решении этой задачи может помочь парадигма социальной сети -- в качестве инструмента анализа Больших Данных могут cлужить персональные децентрализованные облака, состоящие из социально связанных индивидуумов.

Тема июньского номера журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 46, No. 6, 2013) — новые возможности и проблемы Больших Данных.

Потребность хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных заставляет предприятия массово внедрять облачные технологии. Понимание движущих экономических факторов играет ключевую роль при разработке облачных сервисов следующего поколения.

Big Data дожили до своего «деревянного» юбилея — возраст пять лет достаточен для переосмысления прошедшего и построения перспективных планов.

Aдаптация процессоров под задачи позволит значительно быстрее обрабатывать и анализировать данные.

Компаниям и организациям все труднее доставлять информацию нужным людям в нужное время. Мало того, 65% менеджеров сегодня сталкиваются с сокращением «окна» от момента события до реагирования на него — времени, отведенного для принятия взвешенных решений на основе достоверных данных, становится все меньше.

Чтобы подготовить систему хранения для работы с Большими Данными, нужно сначала понять, как именно они будут использоваться.

В феврале этого года компания Compass Data Centers руководителей ИТ из компаний с оборотом выше 250 млн. долларов, чтобы определить ключевые факторы принятия решений в области центров обработки данных.

В Дубне открылся новый операционный зал, оборудованный с учетом нового фирменного стиля ФНС России и современных стандартов обслуживания налогоплательщиков, а также началось строительство нового Центра обработки данных, подведомственного ФНС России.

Наши предки, одетые в шкуры животных, еще не знали письменности и были вынуждены оставлять на стенах пещер сообщения-рисунки. После нескольких тысячелетий господства письменных сообщений мы в эпоху Больших Данных снова будем заниматься чем-то подобным.

Выпущены новые комплексы и конфигурации Oracle Big Data Appliance X3-2 Starter Rack и Big Data Appliance X3-2 In-Rack Expansion.

Cloudera заключила стратегическое соглашение с европейским поставщиком систем ИТ T-Systems для создания решений «облачной аналитики» на основе платформы Cloudera для Больших Данных.

Данных становится все больше, причем львиная их доля — неструктурированные и разнотипные сведения, полученные из разных источников.

Задача бизнеса и государства в конечном итоге состоит в удовлетворении потребностей своих клиентов и граждан, а если это удается плохо, то люди уходят к другим компаниям или государствам. Всего этого можно избежать, если бизнес осознает, что Большие Данные наряду с деньгами уже стали экономическим инструментом, позволяющим, например, составлять индивидуальные предложения для каждого клиента.

Проблемы больших объемов не обошли стороной транзакционные системы, данных в которых на порядки меньше, чем в аналитических, но и через них сегодня проходят огромные массивы данных и транзакций, поэтому требуются подходы, надежно обеспечивающие масштабирование. Какое масштабирование хорошо для мира транзакционных систем, какие проблемы при этом возникают и каковы истинные причины появления систем NoACID?