IBM erweitert Hadoop-Angebot

PureData System for Hadoop umfasst Funktionen für Verwaltung, Workflow, Bereitstellung und Sicherheit. Es unterscheidet zwischen kalten und heißen Daten. Erstere kommen ins Archiv, letztere werden in Echtzeit analysiert.

IBM hat ein Produkt namens PureData System for Hadoop zusammengestellt. Es handelt sich letztlich um eine Erweiterung von IBMs anderer Hadoop-basierter Plattform InfoSphere BigInsights, kombiniert mit Analytics-Funktionen von IBM Research. PureData wendet sich an Firmen aller Größenordnungen, die in die Datenverwaltung und -analyse einsteigen wollen. Es umfasst Funktionen für Verwaltung, Workflow, Bereitstellung und Sicherheit.

Hadoop-Elefant

Hadoop ist der bisher vielleicht meistdiskutierte IT-Trend in diesem Jahr. Dazu trugen Lösungen auf Basis der Open-Source-Software bei, die Intel, Hewlett-Packard, Hortonworks und EMC parallel im Februar vorstellten. Alle diese Ansätze verfolgen das Ziel, Big-Data-Verarbeitung billiger und einfacher verfügbar zu machen. Die konkreten Unterschiede zwischen ihnen sind für Nichtspezialisten oft schwierig zu erkennen.

IBM führt nun zwei Begriffe ein, um die Besonderheiten von PureData zu veranschaulichen: „hot data“ und „cold data“, also heiße und kalte Daten. Die Lösung verfolge den Ansatz, ältere und kühlere Daten in ein Archiv zu verfrachten, wo sie bei Gelegenheit für historische Analysen genutzt werden können, heißt es. „Hot data“ hingegen werte das System in Echtzeit aus.

IBM-Logo

Als Beispiel führt IBM eine Bank an. Kontoauszüge etwa seien für sie „cold data“, während aktuelle Transaktionen als „hot data“ behandelt werden müssen, um eventuellen Betrugsversuchen und anderen Bedrohungen auf die Spur zu kommen.

PureData System for Hadoop wird im dritten Quartal dieses Jahres in den Verkauf starten. Parallel stellt IBM diese Woche einige weitere Neuheiten vor, darunter Upgrades für InfoSphere BigInsights, die eine Anwendungsentwicklung mit Hilfe von SQL ermöglichen. Neu ist auch BLU Acceleration, eine Plattform, die die Möglichkeiten von In-Memory-Systemen erweitert und mehr Performance bei Analytics bringt. Beispielsweise sorgt es dafür, dass Daten übersprungen werden, deren Analyse nicht nötig ist, und arrangiert Daten für eine parallele Bearbeitung durch mehrere Prozessoren.

[mit Material von Rachel King, ZDNet.com]

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Themenseiten: Analyse, Big Data, IBM, Server, Software

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