Технологии Больших Данных получают все более широкое распространение, что вынуждает задуматься о надежной защите не только самих технологий, но и обрабатываемых с их помощью данных. К сожалению, для огромных объемов информации неприменима классическая триада безопасности: конфиденциальность, целостность, доступность — поэтому традиционные средства защиты могут оказаться неэффективными.
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.
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.
Oracle Big Data Appliance X4-2 и Oracle Exadata Database Machine предлагают полную платформу для работы с Большими данными.
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.
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.
Aдаптация процессоров под задачи позволит значительно быстрее обрабатывать и анализировать данные.
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.