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
Forrester Research признала IBM лидером в системах потоковой обработки больших данных

24, июль 2014  —  Независимая исследовательская фирма Forrester Research назвала IBM (NYSE: IBM ) лидером в системах потоковой обработки больших данных с наилучшими результатами по производительности и масштабируемости. Также был отмечен значительный вклад IBM в исследования в этой области.

Обработка данных в режиме реального времени приоритетна для организаций, оптимизирующих свой бизнес. Исследование Forrester показало, что в последние два года количество компаний, использующих потоковую аналитику, возросло на 66 процентов. Это направление давно вышло за рамки своего изначального применения на рынках промышленных операций и финансовых сервисов.

В отчете под названием " The Forrester Wave ™: Big Data Streaming Analytics Platforms , Q 3 2014" ( Forrester Wave ™: решения для потоковой обработки больших данных, 3 квартал 2014 года) были рассмотрены сервисы семи крупных поставщиков коммерческих решений для потоковой обработки больших данных. Исследователи отметили, что данные решения позволяют организациям «визуализировать бизнес-процессы в режиме реального времени, отслеживать важные задачи и автоматически принимать срочные меры по их решению».

«Извлечение выгоды из сиюминутной ситуации в бизнесе становится ключевым приоритетом для мн огих организаций, которые хотят дифференцировать свои самые важные задачи, – комментирует Боб Пиччиано ( Bob Picciano ), старший вице-президент Information and Analytics Group , IBM . – Отчет Forrester отмечает наши усилия по созданию инновационных решений, которые соединяют предиктивную аналитику в режиме реального времени с потоковой обработкой данных и позволяют нашим клиентам быть более конкурентоспособными и быстрее принимать решения».

Из семи поставщиков, которые были рассмотрены исследователями, системы IBM заняли первое место по производительности и масштабируемости. Подчеркивается, что «решение IBM InfoSphere Streams – это мощное решение для организации», «со всеобъемлющим инструментарием для потоковой обработки данных и разработки, который справится с самыми сложными задачами». Forrester также отметил «значительный вклад IBM в исследования в этой области».

IBM заняла лидирующую позицию в сфере потоковой обработки больших данных благодаря ПО InfoSphere Streams , разработанному в IBM Research . Оно способно непрерывно анализировать массивы данных различного вида из тысяч источников, обеспечивая организацию ценными выводами, а также предиктивной и когнитивной аналитикой. Система может обрабатывать миллионы элементов данных за секунду.

Направление IBM Big Data and Analytics способствует трансформации бизнес-процессов в таких сферах, как энергетика, финансовые сервисы, здравоохранение и телекоммуникации, так как топ-менеджмент компаний все больше использует аналитические решения IBM для оптимизации работы.

Например, такие организации как CenterPoint Energy , Celcom Axiata , и Emory University Hospital применяют InfoSphere Streams для обработки данных, чтобы оперативно реагировать на быстро меняющиеся требования рынка.

Отчет " The Forrester Wave ™: Big Data Streaming Analytics Platforms , Q 3 2014" ( Forrester Wave ™: решения для потоковой обработки больших данных, 3 квартал 2014 года) можно найти по ссылке .

Об IBM Big Data & Analytics

IBM обладает самым широким портфолио инструментов для больших данных и аналитики. Корпорация инвестировала более 24 миллиардов долларов США в исследования этой сфере и приобретение более 30 компаний. На данный момент более 15000 аналитиков-консультантов, 6000 бизнес-партнеров и 400 математиков из IBM помогают организациям трансформировать свой бизнес с помощью больших данных. Более подробная информация об IBM Big Data & Analytics доступна по ссылкам http :// ibm . co / bigdataanalytics и http :// www . ibmbigdatahub . com / . Следите за новостями в Twitter на @IBMbigdata и @IBMAnalytics, а также в блоге IBM Smarter Planet .

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

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