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
Решения SAS вновь в числе лидеров в квадранте Gartner по Data Science и машинному обучению

20, февраль 2020  —  Компания SAS, ведущий игрок на рынке бизнес-аналитики, была признана лидером Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learnings Platforms 2020 . Это седьмой год подряд, когда SAS называют лидером квадранта по этому сегменту рынка.

Решение SAS Visual Data Mining and Machine Learnin g , которое было ключевым в наборе инструментов SAS , оцениваемых экспертами Gartner в ходе исследования, опередило предложения остальных претендентов по совокупности баллов в способности реализации и полноте видения.

Согласно отчету Gartner , SAS предлагает одну из лучших аналитических платформ, обеспечивающих операционализацию машинного обучения на корпоративном уровне. Платформа SAS отличается скоростью внедрения и высокой готовностью к использованию, а также широкими функциональными возможностями, поскольку включает в себя современные алгоритмы машинного обучения, инструменты текстовой аналитики, автоматизированные процессы подготовки данных, визуализации, оценки и развертывания моделей, управления моделями и контроля версий.

Интерактивные инструменты SAS Visual Data Mining and Machine Learning сочетают возможности интеллектуального анализа данных и машинного обучения со скоростью обработки в оперативной памяти. Работая на движке SAS Viya, решение поддерживает работу с моделями с открытым исходным кодом и подходит как для высококвалифицированных специалистов по математическому моделированию, так и для бизнес-пользователей.

Эксперты Gartner также высоко оценивают многолетнюю репутацию компании SAS и стремление к повышению практической пользы данных и аналитики для бизнеса клиентов. Решения SAS для машинного обучения и искусственного интеллекта поддерживают весь сложный процесс превращения сырых данных в рабочие идеи и решения, которые помогают организациям быстро и отлаженно достигать результатов.

Ранее квадрант Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms состоял из двух отдельных - Magic Quadrant for Data Science Platforms и Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms.

Справочная информация

Компания SAS является крупнейшей в мире частной IT-компанией, специализирующейся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики. Сегодня в ее офисах по всему миру работают около 14 тысяч сотрудников. Клиентами SAS являются более 83 тысяч организаций в 158 странах мира. Среди них – 92 компании из первой сотни лидеров, включенных в список FORTUNE Global 500.

В России и странах СНГ компания SAS начала работу в 1996 году. Заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг в области бизнес-аналитики: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Клиентами SAS в России и СНГ являются все 10 крупнейших российских банков (Сбербанк России, ВТБ, Газпромбанк и др.), 9 страховых компаний (Ингосстрах, Ренессанс Страхование, ВСК и др.), РЖД, лидеры розничной торговли, государственные организации, агрохолдинги, крупнейшие компании из телекоммуникационного и топливно-энергетического сектора.

Страница SAS Россия в Facebook: http://www.facebook.com/SASRussia

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

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