Die QSS sollen Ad-hoc-Implementierungen von Applikationen, MapR 4.1 den dezentralen Betrieb von Big-Data-Applikationen ermöglichen

MapR stellt Quick Start Solutions und Hadoop-Distribution 4.1 vor

Michael Thomas

© Shutterstock.com/Aaron Amat

Im Rahmen der Big-Data-Konferenz Strata + Hadoop World in San José/USA hat MapR Technologies sein neues Produkt Quick Start Solutions sowie Version 4.1 seiner Hadoop-Distribution vorgestellt. Beide sind ab sofort erhältlich.

Quick Start Solutions

Wie der Name bereits andeutet, sollen die Quick Start Solutions es ermöglichen, Hadoop-Implementierungen schneller als bisher vorzunehmen. Jede Quick Start Solution ist dabei im Hinblick auf ein spezifisches Szenario konstruiert und beinhaltet Module für den Daten-Ingest, Starter-Lösungen, zwei bis vier Wochen Beratungsleistung, ein integriertes Training und einen kleinen Hadoop-Cluster, der sich je nach Anforderung erweitern lassen soll. Im Detail gliedern sich die Lösungen in die Data Warehouse Optimization and Analytics Solution, die Security Log Analytics Solution sowie die Recommendation Engine Solution.

Die Data Warehouse Optimization and Analytics Solution soll es Kunden ermöglichen, Hadoop zusammen mit ihrem Data Warehouse einzusetzen. Durch Transformationen sollen so die Gesamtkosten reduziert sowie ehemals genutzte Speicher- und Rechenkapazitäten verfügbar gemacht werden.

Die Security Log Analytics Solution soll sowohl der Analyse von Stammdaten als auch der Echtzeitanalyse von großen Volumen an Sicherheitsdaten dienen und zudem bestehende Konzepte für Sicherheitsinformation und Eventmanagement (SIEM) um Datenspeicherung und Analyseprozesse erweitern.

Die Recommendation Engine Solution schließlich umfasst ein Echtzeitangebot für Produkte und Services, welches vergangene Transaktionen, Kundenverhalten und weitere Kundenattribute kombiniert. Firmen sollen so bei der Realisierung von Umsatzsteigerungen und einer stärkeren Kundenbindung unterstützt werden.

Hadoop-Distribution 4.1

Die neue Hadoop-Distribution MapR 4.1 soll die Umwandlung von Firmen in „datenzentrierte Unternehmen“ fördern, indem seine neuen Funktionen Echtzeit-Applikationen für große und global verteilte Datensätze unterstützen:

Bei MapR-DB table replication handelt es sich um eine Funktion zur Datenbank-Tabellenreplikation. Sie soll die Verfügbarkeit von Datensätzen durch eine asynchrone Replikation in Echtzeit über mehrere, dezentrale und produktive Replica-Cluster hinweg erhöhen. Außerdem bietet sie die Möglichkeit einer Echtzeit-Desaster Recovery, um die Risiken des Datenverlusts durch einen kompletten, einseitigen Rechenzentrumsausfall zu reduzieren.

Der neue MapR POSIX Client soll Geschwindigkeits- und Sicherheitsvorteile für Anwendungen eröffnen, die über Edge Nodes mit NFS Zugang betrieben werden. Die Performanceverbesserungen werden dabei durch den parallelen Zugriff auf Daten und ihre Komprimierung erreicht.

Mit C API für MapR-DB schließlich steht nun eine neue Schnittstelle bereit, die es ermöglicht, Hadoop-Applikationen in Echtzeit mit C zu schreiben.

Aufmacherbild: Close Up Of Hand Holding Stopwatch against a black background von Shutterstock.com / Urheberrecht: Aaron Amat

Geschrieben von
Michael Thomas
Michael Thomas
Michael Thomas studierte Erziehungswissenschaft an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und arbeitet seit 2013 als Freelance-Autor bei JAXenter.de. Kontakt: mthomas[at]sandsmedia.com
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