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 представляет специализированную команду аналитиков в области Интернета вещей, призванную упростить его анализ

28, апрель 2016  —  Корпорация Teradata (индекс NYSE : TDC ), ведущий поставщик решений в области аналитики больших данных и приложений интегрированного маркетинга , объявила о создании Глобального подразделения аналитики Интернета вещей в рамках Teradata Labs , расположенного в США, Великобритании и Индии. Его деятельность сосредоточена на создании инновационных разработок для максимально эффективного использования Аналитики вещей. Это специализированная команда разработчиков ПО и инженеров по обработке данных, в задачу которых входит разработка новых облачных аналитических решений и услуг с целью упрощения углубленного анализа, перемещения данных и управления базами данных для Интернета вещей.

«Лучшие умы Teradata сосредоточены на создании самых передовых технологий для придания импульса аналитике вещей, – заявил Оливер Рацесбергер, Президент , Teradata Labs . – «Заявляя подобное, мы упрощаем для наших клиентов процессы перемещения сенсорных данных, оптимизации систем управления данными для работы с большими объемами данных и выполнения углубленной аналитики потоков данных Интернета вещей в режиме реального времени. Мы предоставляем нашим клиентам мощные инструменты и технологии для анализа данных Интернета вещей с целью получения новых ценных сведений, приложений и сценариев использования».

Аналитика Teradata Aster : В любое время, в любом месте

Аналитика Teradata Aster отвечает на важный вопрос «почему это произошло» с помощью данных Интернета вещей. Встроенные аналитические функции включают в себя новые возможности по подготовке данных Интернета вещей и методы машинного обучения, что позволяет быстро понять и выявить модели поведения машин. Это приводит к снижению рисков, сокращению затрат на техническое обслуживание и времени простоя, а также к повышению производительности. Аналитика Aster упрощает и ускоряет процесс обнаружения полезных и необходимых сведений, скрытых в больших объемах данных Интернета вещей, и делает это за миллисекунды.

Кроме того, многие из созданных моделей машинного обучения легко переносятся и могут выполняться практически в любой операционной среде, использующей Java . Teradata Aster Scoring SDK (набор разработчика ПО) позволяет аналитикам легко развертывать аналитические модели Aster IoT на практически любом пограничном сервере Интернета вещей, в публичном облаке и в центре обработки данных.

Новые возможности Teradata Listener для более быстрого сбора и распределения потоков данных Интернета вещей

Teradata расширяет возможности Интернета вещей для решения Teradata Listener , используя соединители, которые упрощают сбор и распределение потоковых сенсорных данных для анализа. Процесс сбора и управления непрерывными потоками данных, как правило, сложный и трудоемкий. Эти новые опции подключения позволят решению Listener быстрее осуществлять доставку новых потоков сенсорных данных в Teradata Unified Data Architecture как локально, так и в облаке.

Глобальное подразделение аналитики Интернета вещей

Подразделение аналитики Интернета вещей также применяет методы машинного обучения и углубленной аналитики в системном администрировании и для решения задач по интеграции разработки и эксплуатации ПО. Они применяют машинное обучение в системах Teradata для решения сложных задач, связанных с производительностью и повышенной рабочей нагрузкой, за секунды. Услуги аналитики вещей от Teradata предлагают клиентам бесчисленное множество решений, в том числе:

•  Раннее предупреждение и обнаружение, в котором используется прогнозная аналитика для более быстрого обнаружения и устранения проблем, связанных с оборудованием и приборами, что позволяет сократить расходы на ремонт и гарантийное обслуживание и сохранить репутацию компании.

•  Непрерывный мониторинг активов открывает новые возможности для получения прибыли и позволяет реализовать стратегии ценообразования по модели почасовой оплаты за мощность и оплаты по мере использования вместо приобретения.

•  Мониторинг и анализ физических активов в режиме реального времени, что позволяет компаниям получать различные ценные сведения в реальном времени и действовать в соответствии с ними, в том числе оповещения о нарушении безопасности, данные о потреблении энергии и топлива, времени простоя, неисправных деталях, географическом местоположении и т.п.

« Teradata хорошо зарекомендовала себя с точки зрения продуктов и услуг для углубления анализа Интернета вещей. Более 70% аналитических экосистем Интернета вещей используют платформы для обнаружения данных, аналитические устройства, корпоративные хранилища данных и витрины данных, – утверждает Джон Л. Майерс, управляющий директор по исследованиям Enterprise Ma n a g e m e nt Associates , цитируя недавнее исследование Интернета вещей, проведенное этой аналитической компанией среди 250 мировых лидеров в области технологий и бизнеса. – Для сравнения, в настоящее время эти экосистемы используют относительно меньше хранилищ данных Hadoop (13,2%) и NoSQL (13,6%)».

Начало продаж этих новых технологий и услуг от Teradata запланировано на 2-й квартал 2016 года.

Ссылки по теме

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 .

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.