Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Teradata предлагает самое полное решение для анализа больших объемов данных

24, апрель 2014  —  Компании и организации, активно использующие технологии обработки данных, сталкиваются сейчас с проблемой сбора и интерпретации данных из многих аналитических систем, каждая из которых поддерживает разные типы данных и методы их обработки. Сегодня корпорация Teradata (NYSE: TDC ), ведущий поставщик платформ аналитики, а также приложений и услуг в области маркетинга, предложила самое полное в отрасли решение для управления большими объемами данных — Teradata QueryGrid™. Сегодня оно является единственным программным продуктом, оптимизирующим процессы анализа данных в масштабах всего предприятия и за его пределами.

Сегодня в организациях идет активный поиск возможностей, чтобы адаптировать масштаб и сложность своиханалитических систем под потребности бизнеса. Трудность состоит в том, чтобы организовать работу с различными новыми аналитическими механизмами, файловыми системами, технологиями хранения данных, процедурными языками и типами информации в рамках одной согласованной и взаимосвязанной архитектуры.

«Teradata QueryGrid — самое гибкое решение с инновационным программным обеспечением, которое справляется с этой задачей, — говорит Скотт Гнау, президент Teradata Labs. — После того как пользователь выбирает аналитический механизм и файловую систему, программное обеспечение организует бесперебойный процесс аналитической обработки с помощью всего одного SQL-запроса и без перемещения данных. Кроме того, решение Teradata позволяет использовать несколько файловых систем и механизмов в рамках одной рабочей нагрузки».

«Компания Teradata первой интегрировала Hadoop и HCatalog с Aster SQL-H, дав клиентам возможность напрямую выполнять сложные аналитические операции с большими объемами данных, хранящихся в Hadoop, — говорит Ари Зилка, главный технический директор компании Hortonworks. — Теперь, внедряя каскадную обработку в Hadoop и используя преимущества повышенной производительности куста, обеспеченные Hortonworks Stinger Initiative, они выводят аналитику на новый уровень и получают непревзойденные результаты в отношении скорости обработки и охвата данных».

Teradata QueryGrid меняет правила игры, предоставляя пользователям простой и непосредственный доступ к данным и процессам аналитики в различных системах с помощью всего одного запроса в базу данных Teradata Database или Teradata Aster Database. Teradata QueryGrid задействует аналитические механизмы и файловые системы, чтобы реализовать оценку и анализ данных без использования специальных инструментов или другого вмешательства ИТ-специалистов. Это решение сводит к минимуму необходимость в перемещении и копировании данных, позволяя обрабатывать данные там, где они хранятся.

База данных Teradata Database 15, поддерживающая QueryGrid, обеспечивает двустороннее перемещение данных и их каскадную обработку в Hadoop, Aster Database и других базах данных. Из базы данных Teradata Database можно отправлять запросы на доступ к данным, их фильтрацию и возврат подмножеств из Hadoop, Aster Database и других сред в Teradata Database для дополнительной обработки. В анализ могут быть включены данные из Teradata Database и Hadoop.

Архитектура данных Teradata Unified Data Architecture, объединяющая в себе Teradata Database, платформу Teradata Aster Discovery Platform и технологию Hadoop, позволяет Teradata QueryGrid расширять и дополнять запросы в базы данных Teradata и Aster, предоставляя пользователям полезную аналитическую информацию.

В перспективе компания Teradata планирует создать программное обеспечение, которое соединило бы между собой аналитические механизмы и файловые системы и расширило обработку данных до масштабов целого предприятия.

Возможности Teradata QueryGrid станут доступны пользователям в третьем квартале 2014 года.

О корпорации Teradata

Teradata ( NYSE : TDC), ведущий мировой поставщик платформ для анализа данных, маркетинговых приложений и консультационных услуг, помогающих организациям повысить свою конкурентоспособность за счет повышения отдачи от своих данных и эффективности отношений с клиентами. Подробная информация доступна на сайте teradata.com .

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Teradata

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.