Big Data

Компания Extreme Networks представила систему Purview для аналитики Больших Данных на базе ASIC, которая комбинирует сетевые данные и данные приложений, упрощая управление крупными сетями и развертывание облачных сред.

Большие Данные меняют жизнь общества — все больше государств, компаний и отдельных людей устремляются на поиски сокровищ в виде плодотворных идей, фактов или тенденций, ранее скрытых в ворохе больших массивов разнообразных данных. Однако данные раскрывают свои секреты лишь тем, кто готов «слушать» и вооружен необходимыми инструментами, позволяющими обнаружить неочевидные корреляции и охватить все имеющиеся массивы.

Аналитика Больших Данных нужна сегодня не только финансистам, биоинформатикам и маркетологам. Она становится необходима и ИТ-менеджерам. Существующие инструменты управления ИТ не позволяют оценить эффективность своего применения, предсказать динамику изменения производительности, а главное — современный уровень сложности ИТ-сред уже не оставляет места ручному управлению.

Группа исследователей из Массачусетского технологического института готовит к демонстрации сетевую систему хранения Больших Данных на флэш-памяти, обещающую более высокую скорость произвольного доступа, чем традиционные на основе жестких дисков, соединенных сетью Ethernet.

IBM представила серверы X6 – шестое поколение корпоративной архитектуры X-Architecture.

«Выпас данных» — так можно перевести название новой специальности data wrangling, в задачу представителей которой входит подготовка больших массивов данных для последующего их анализа.

Программное обеспечение компании Palantir активно используется спецслужбами, однако оно открыто и для применения в других областях.

Oracle Big Data Appliance X4-2 и Oracle Exadata Database Machine предлагают полную платформу для работы с Большими данными.

ИТ-индустрия ищет сегодня решение задачи обработки возрастающих объемов данных, однако, несмотря на приобретение нового оборудования и развертывание дополнительных сетей, компании не замечают, что сражаются с ветряными мельницами, — завтра данных будет еще больше. Тем не менее вопрос о том, как заставить все эти данные приносить реальную пользу бизнесу, редко оказывается в фокусе внимания ИТ-подразделений. Утилизовать данные путем интеграции помогут семантические технологии.

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.