Big Data

Big Data

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten mit der Verwaltung und Auswertung von Daten, die von modernen Technologieplattformen stammen. Die Daten, die in der Organisation ankommen, können in Form einer kleinen Anzahl von sehr großen Dateien oder in Form von Millionen sehr kleiner Dateien vorliegen, die jeden Tag oder sogar jede Minute ankommen. Plattformen wie Apache Spark™ werden von Data Scientists als bevorzugte Plattform für die Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen angesehen, um schnell Einblicke aus Daten zu gewinnen, die in verteilten Dateisystemen gefunden wurden. Die Fähigkeit von Apache Spark, mit extrem großen Datensätzen im Speicher zu arbeiten, gehört zu den Gründen, warum Spark in großen Datenarchitekturen enthalten ist. Altair ermöglicht es Unternehmen, effizient mit großen Datenmengen in HPC- (High Performance Computing), modernen Verarbeitungs- und Speicherplattformen sowie Cloud-Umgebungen zu arbeiten. Lassen Sie nicht zu, dass schwierige Daten ein Hindernis für fundierte Entscheidungen sind.

Big Data und HPC

Big Data und HPC

Altair HyperWorks unlimited ist eine sofort einsatzbereite HPC-Lösung, die sowohl als On-Premise als auch als Cloud-basierte Lösung verfügbar ist. HyperWorks Unlimited® bietet eine unbegrenzte Nutzung einer großen Auswahl an Altair HyperWorks™ Software Lösungen für die Simulation von Mechanik, Flüssigkeiten, Elektromagnetik und mehr - inklusive Modellierung, Visualisierung und Optimierung. Damit alles mit maximaler Effizienz funktioniert, ist die HPC Ressourcenverwaltung und die benutzerfreundliche Web Portal Software in jedem System des branchenführenden Altair PBS Works™ Pakets enthalten.

HyperWorks Unlimited vereint Software, Systemadministration und Infrastruktur als Service in einer einzigen, intuitiven Plattform.

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Big Data und Datenanalyse

Big Data und Datenanalyse

Als Produktivitäts-Tool ermöglicht Altair® Knowledge Studio® für Apache Spark Benutzern die Interaktion mit Spark über eine interaktive und intuitive Benutzeroberfläche, um fehlerfreien Code zur Verwendung in Produktionsskripten zu generieren. Mit diesem Tool ist das Bearbeiten von Daten in verteilten Speicherarchitekturen, einschließlich großer Datenmengen mit Milliarden von Zeilen und Tausenden von Spalten, so einfach wie mit keiner anderen Lösung. Nach Abschluss der Datentransformationsaufgaben wird derselbe Workflow zum Erstellen und Bereitstellen vieler verschiedener Arten von Vorhersagemodellen verwendet.

Die schnelle Visualisierung von Daten und das einfache Erklären der in extrem großen Datenmengen gefundenen Erkenntnisse ermöglicht es Datenanalyseteams von Unternehmen, anhand von Datenquellen wie Hadoop HDFS, Amazon S3 und anderen von Spark unterstützten Speicherlösungen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

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