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分析 生成的需求 基礎設施 世界各地

會議大數據的挑戰

會議大數據的挑戰

建立可擴展的, 高性能數據集群提供大數據分析

大數據分析項目大的希望和宏偉計劃不可避免地開始. 開始使用Hadoop和星火很簡單. 試點項目開始使用開源工具, 樣本數據和溫和的目標. 試點的成功可能是以前獨立數據的單一視圖,允許客戶或過程的終端到終端的報告. 然後開始的樂趣. 真實數據. 定期報告. 縮放集群.

最薄弱的環節和最簡單的問題,解決的是存儲. 默認的開源數據存儲, Hadoop分佈式文件系統 (HDFS), 不是為企業設計的. 舉個例子, 組織要分析的數據幾乎總是從其他來源. 它可能有需要保護和訪問控制的客戶信息. 必將, 其他應用程序或用戶也需要使用業界標準的文件或對象的接口使用相同的數據大數據集群.

解決的辦法是建立一個可擴展的, 高性能數據集群提供大數據分析也支持業界標準協議. 有了完整的HDFS支持和領先的並行文件系統的可擴展性能, IBM彈性存儲服務器 (ESS) 5.2 對於大數據分析存儲的完美積木. 建有 IBM頻譜的比例, 在HDFS透明連接器使得開源Hadoop和火花框架,以不加任何修改運行. 事實上, Hortonworks最近紙認證的IBM頻譜的比例在其投資組合.

對於IBM業務合作夥伴的真正挑戰將建立業務案例ESS 5.2 和IBM頻譜的比例與在大數據分析項目的三個關鍵利益相關者.

在核心示範團隊的數據科學家將抵制來自開源選擇任何分歧,因為他或她擔心該解決方案將不會作為集群規模進行. 經過驗證的大規模集群, IBM的頻譜的比例並行文件系統中刪除 數據瓶頸 常見的其他解決方案. 它可以在許多基準超越HDFS. 然而, 它的數據採集轉換,提取時間,這將大大加速時間洞察力和說服數據科學家真正審視IBM頻譜的比例和ESS消除.

對於需要支持環境的IT部門, 選擇ESS可以降低兩者的資本支出和溶液的運營成本. 由於ESS採用先進的編碼刪除分配和保護數據, ESS數據存儲只需要大約 22 比數據百分之多個物理存儲. 相反, HDFS採用三路複製300的數據的百分比被分析. 另外, ESS設計為可承受多種故障和安全的數據完整性. 冗餘數據路徑和終端到終端的校驗做出嚴格的大多數問題後台任務來修復, 不是緊急情況. ESS的GUI提供了硬件和軟件的完整視圖, 和集成到IBM頻譜控制用於存儲和趨勢的組合視圖.

該業務線主管贊助該項目可能會是知道的安全性和數據的管理和結果,開源數據存儲不提供. 遵守隱私和經常法規要求審計欺詐的能力, 檔案館風險或符合的結果. 這些都是平凡的IBM頻譜的比例系統, 這是由IBM支持的頻譜和保護最重要的備份解決方案.

然而, 它可能是該組織的大數據未來的憧憬,一個高管會發現最引人注目的. IBM頻譜的比例和 Hadoop的連接器 可聯合多個數據源到單個HDFS視圖. 它可以跨越全球合作地區. 加號, 它可以自動層到磁帶, 本地對象存儲或雲真正的歸檔和分析到位.

IBM頻譜的比例, 尤其是ESS 5.2 全閃存解決方案, 是一個完美的理由,討論與您的客戶大數據分析的路線圖. 他們可能仍處於試點階段, 但你會為他們準備好時,他們從移動 沙盒生產. 你可以讓我知道你在想什麼,通過使用下面的評論功能.

道格·奧弗萊厄蒂
經理, IBM頻譜解決方案營銷

道格拉斯奧弗萊厄蒂領導的IBM解決方案的頻譜營銷團隊, 其中包括IBM頻譜存儲和IBM頻譜計算投資組合. 他的背景包括大公司和初創公司,並因為他一直在IBM 2015. 先生. 奧弗萊厄蒂是在商業應用的高性能計算和大數據的長期傳道.

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