Big Data

Big Data

Unternehmen speichern heutzutage Unmengen an Daten, wodurch routinemäßig riesige Dateien und Datensätze mit Millionen von Dateien analysiert werden — und zwar schnell und im Rahmen des Budgets. Apache Spark wird 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) und Apache Spark-Umgebungen zu arbeiten, so dass Ihre Daten eine hohe Leistung ermöglichen und diese nicht behindern.

Big Data und HPC

Big Data und HPC

HyperWorks Unlimited – Virtual (HWUL-VA) ist eine sofort einsatzbereite HPC-Lösung, die den Benutzern SaaS, PaaS und IaaS in einem einzigen Portal zur Verfügung stellt. Es integriert die uneingeschränkte Nutzung der Altair HyperWorks™ Computer-Aided Engineering (CAE) Suite mit PBS Professional®, dem HPC Workload Manager von Altair, sowie anwendungsbezogene Portale für den HPC-Zugriff und die Remote-Visualisierung von Big Data. Kunden können HPC-Workloads auch zwischen Containern, Big Data-Workloads und der Cloud orchestrieren.

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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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