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 |
|
Компании оптимистично оценивают перспективы аналитики в облачной среде, однако хотели бы ускорить переход на облачные технологии
23, апрель 2018
70% согласны с тем, что процесс переноса аналитики в облачную среду происходит медленнее по сравнению с другими бизнес-приложениями; основные препятствия - проблемы с безопасностью и низкая производительность технологии
Большинство крупнейших мировых компаний (83%) считают облачную среду наиболее подходящей для аналитической обработки данных. Об этом свидетельствуют результаты недавнего опроса, проведенного агентством Vanson Bourne по заказу Teradata (NYSE: TDC ), одного из мировых лидеров в области аналитики больших данных . В течение последующих пяти лет, т.е. к 2023 году, большинство организаций намерено полностью перейти на использование облачных технологий при анализе своих данных. При этом подавляющее число (91%) респондентов заявляет о необходимости ускорения процесса переноса аналитики в публичную облачную среду.
В чем заключается противоречие? Согласно опросу, среди основных препятствий на пути переноса аналитики в облачную среду называются безопасность (50%), незрелость и низкая производительность существующей технологии (49%), соблюдение нормативных требований (35%) и отсутствие доверия (32%). Проблемы также возникают с интеграцией технологий и наличием специалистов: 30% испытывают сложности при интеграции систем предыдущего поколения с облачными приложениями, а 29% респондентов указывают на нехватку специалистов в своих компаниях.
В опросе « Применение средств аналитики в облачной среде » приняли участие ведущие специалисты по технологиям из 700 крупных, глобальных организаций с совокупным среднегодовым доходом в размере 9,73 млрд. долл. США (19% с доходом до 50 млрд. долл. США).
« Полученные результаты очевидны: рынок движется в сторону облачной аналитики, однако для решения аналитических задач в масштабе предприятия большинству современных разработанных для использования в облачной среде аналитических систем не хватает мощности или скорости, - отмечает Мартин Этерингтон, директор по маркетингу Teradata. - По сути, недостаточная производительность масштабируемой аналитики в облачной среде становится еще более актуальной проблемой для крупнейших компаний. Согласно опросу, основным препятствием для 63% компаний с доходом свыше 10 млрд. долл. США является незрелость и низкая производительность существующей технологии по сравнению с 41% компаний с доходом в пределах 250-500 млн. долл. США. В этой связи становится понятно, почему продвинутые облачные аналитические среды, способные обрабатывать сотни терабайтов и обслуживать тысячи пользователей, выполняющих миллионы запросов ежедневно, выгодно отличают Teradata от других компаний ».
В ходе опроса выяснилось, что крупные организации более продвинуты в вопросах применения средств аналитики, при этом каждая третья организация внедряет технологии искусственного интеллекта (ИИ) на базе сложных методов глубокого и машинного обучения. Помимо этого, эти компании обладают опытом работы в облачной среде, а в трети из них публичная облачная среда уже сейчас используется в пределах всей организации. К сожалению, процесс переноса аналитики в облачную среду и использования облачной аналитики происходит медленнее, чем в случае с другими бизнес-приложениями и задачами.
Подробные данные
Респонденты используют бизнес-аналитику, технологии обнаружения и извлечения данных, а также быстро переходят на использование таких технологий углубленной аналитики, как ИИ на основе машинного и глубокого обучения, вне зависимости от типа развертывания.
Каждый третий респондент уже сегодня внедряет технологии ИИ на базе глубокого и машинного обучения. Число таких респондентов увеличивается до 68%, если к ним добавить компании, планирующие внедрить технологии ИИ в течение следующего года.
Почти половина респондентов уже применяет технологии визуализации и извлечения данных, а с учетом компаний, планирующих внедрение таких технологий в течение следующего года, их число увеличивается до порядка трех четвертей опрошенных.
Основным приоритетом с точки зрения практического применения является аналитика, ориентированная на клиента. 81% компаний уже используют аналитику при работе с клиентами или планируют её использование в течение следующего года. Помимо этого, компании уже используют или планируют использовать аналитику в течение следующего года в своей маркетинговой деятельности (77%) и для увеличения продаж (76%).
С точки зрения вариантов развертывания опрошенные организации оптимистично оценивают перспективы работы в облачной среде, но их не устраивают медленные темпы внедрения облачной аналитики.
Они уже используют облачные технологии в других сферах деятельности, при этом у 35% публичная облачная среда уже задействована в рамках всей организации, а у 39% - в ряде областей деятельности их организации.
Организации активно используют публичное облако, при этом 92% отмечают, что их опыт работы в публичной облачной среде оказался достаточно или очень успешным.
83% считают публичную облачную среду наиболее подходящей для аналитической обработки данных, и только 16% придерживаются противоположного мнения. Однако 70% полностью или частично согласны с тем, что процесс переноса аналитики в облачную среду происходит медленнее, чем в случае с другими бизнес-приложениями и задачами, а 91% хотели бы ускорить этот процесс.
Факторы, препятствующие переносу аналитики в облачную среду в организациях:
Безопасность (50%), недостаточная производительность/незрелость технологий (49%), регулирование (35%), отсутствие доверия (32%), интеграция систем предыдущего поколения с облачными приложениями (30%), нехватка специалистов в компании (29%), приоритетность других приложений (24%), несоответствие приоритетам деятельности (23%) и стандартизированные соглашения об уровне обслуживания, не отвечающие потребностям нашего бизнеса (14%).
На незрелость и низкую производительность существующей технологии в качестве препятствия указывают 63% компаний с доходом свыше 10 млрд. долл. США против 41% компаний с доходом в пределах 250-500 млн. долл. США.
Ссылки по теме
Обзор применения средств аналитики в облачной среде: Основные выводы
Обзор применения средств аналитики в облачной среде: Инфографика
Программное обеспечение Teradata на AWS и Azure
Подробнее о Teradata IntelliCloud
Видео: Высокоэффективная аналитика в облачной среде
О корпорации Teradata
Teradata предоставляет компаниям возможности повышения эффективности ведения бизнеса. Мы специализируемся на бизнес-решениях для аналитики, использующих лучшие технологии в индустрии и экспертизу в области ИТ-архитектуры, позволяя раскрывать потенциал ведущих компаний. Подробности на сайте teradata . com
|
|