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 |
|
Корпорация Teradata первой адаптирует методологию DevOps для хранилищ данных
13, октябрь 2015
Запуск модуля Teradata Python Module с открытым исходным кодом упрощает создание нового поколения приложений, использующих хранилища данных
В целях повышения гибкости работы со средами анализа данных корпорация Teradata (индекс NYSE : TDC ), ведущий поставщик решений для аналитики больших данных и приложений интегрированного маркетинга, сегодня объявила о том, что впервые в отрасли применила методологию DevOps для сред хранилищ баз данных с несколькими приложениями, используя новый модуль Teradata Python Module с открытым исходным кодом. Данный модуль позволяет разработчикам создавать инновационные приложения нового поколения с методологией DevOps за счет эффективного использования данных, содержащихся в хранилищах данных корпорации Teradata .
Для программистов, работающих с популярным языком Python, новый модуль с открытым исходным кодом Teradata Python Module упрощает создание приложений, использующих базы данных Teradata Database , обеспечивая при этом бесперебойную работу хранилища данных. Как и в любом приложении, разработанном с применением Python , программисты могут использовать обширный набор возможностей библиотек Python для углубленной аналитики, обработки данных или для обработки содержимого слабоструктурированных файлов данных (например, файлов в формате PDF ) непосредственно в базе данных Teradata Database .
Организации часто используют сотни или тысячи приложений, ежедневно выполняющих тысячи или миллионы запросов, обеспечивающих потребности сотрудников организации. Сложность заключается в том, что эти приложения меняются; они должны непрерывно совершенствоваться, чтобы соответствовать постоянно меняющимся потребностям бизнеса. Внедрение корпорацией Teradata методологии DevOps открывает разработчикам программного обеспечения доступ к операциям в хранилищах данных, позволяющим эффективно создавать и постоянно совершенствовать приложения, а также управлять ими.
Создавая модуль Teradata Python Module , корпорация Teradata использовала опыт применения методологии DevOps как в собственных продуктах, так и у наиболее успешных клиентов, использующих хранилища данных по всему миру. При разработке приложений с помощью модуля Teradata Python Module организациям нет необходимости заново создавать инструменты и стандарты программирования для унифицированного оперативного протоколирования, обеспечивающего автоматизированный контроль.
Модуль Teradata Python Module предоставляет следующие возможности:
Унифицированные средства разработки приложений и протоколирования – модуль Teradata Python Module уменьшает объем кода, создаваемого вручную, основываясь на жестких стандартах программирования, а также обеспечивает унифицированное протоколирование операций и содержит средства анализа воздействий.
Простое подключение к базе данных Teradata Database – приложения Python легко подключаются к базе данных Teradata Database с помощью служб Representational State Transfer ( REST ) с любого устройства в любое время и из любого места, либо с помощью стандартных драйверов ODBC ( Open Database Connectivity ) .
Выполнение приложения при обработке запроса – для упрощения контроля операций администраторами, приложения, написанные на языке Python, считывают версию скрипта, идентификатор запуска и время выполнения для анализа влияния версии и анализа приложений наряду с обработкой запросов.
Спецификация Python Database API v 2.0 – обеспечивает удобную интеграцию стандартного интерфейса Python с базами данных.
Программный пакет модуля Teradata Python Module в настоящее время доступен и может быть загружен напрямую с сайта PyPI . Открытый исходный код размещен на портале GitHub , а документация доступна на сайте сообщества хранилищ данных корпорации Teradata : Teradata Developer Exchange .
О Teradata
Teradata ( NYSE : TDC ) помогает компаниям извлекать максимальную пользу из накопленных данных. Передовое портфолио Teradata в сегменте аналитических решений по анализу больших данных, интегрированных маркетинговых приложений и сервисов помогает организациям получить устойчивое конкурентное преимущество на основе работы с бизнес-данными. Посетите сайт teradata . com .
|
|