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 Cloudera Altus SDX macht multifunktionale Big-Data-Analysen zum Kinderspiel
Veröffentlicht am Mittwoch, dem 14. März 2018 von E-Learning-Infos.de |
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PR-Gateway: München, Palo Alto (Kalifornien), 14 März 2018 - Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) kündigt Cloudera Altus mit SDX an, das erste PaaS-Angebot (Platform-as-a-Service) für Machine Learning und Analysen mit einem gemeinsamen Datenkatalog, der den geschäftlichen Kontext zu den Daten liefert. Cloudera Altus unterstützt eine Vielzahl geschäftlicher Anwendungsfälle, für die mehrere Datenanalysefunktionen und -ansätze kombiniert werden müssen. Dank SDX können diese Analysefunktionen gemeinsam genutzt werden, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzufassen und ein kohärentes Einzelergebnis zu erhalten, anhand dessen wichtige Maßnahmen ergriffen werden können. Anwendungsbeispiele sind u. a. die Beantwortung komplexer Fragestellungen beim "Next Best Offer"-Marketing, eine vorbeugende Instandhaltung sowie eine erweiterte Erkennung von Bedrohungen.
Mithilfe von SDX können die Altus-Cloud-Services - einschließlich Data Engineering, Analytic Database (Beta) und in Kürze Data Science - sicher auf Daten zugreifen. Alle Machine-Learning- und Analysedienste sowie sämtliche Benutzer verwenden eine einzige vertrauenswürdige Metadatenquelle. Mit Altus profitieren Unternehmen nun auch bei Big-Data-Analysen von der Einfachheit und Skalierbarkeit der Cloud. Um das Potenzial ihrer geschäftlichen Daten voll auszuschöpfen, können Kunden auf sichere Weise mehrere Analysedienste nutzen. Durch eine vereinfachte Workloadverwaltung, Governance und Sicherheit bietet Altus volle IT-Kontrolle, während Endbenutzer von kuratiertem Self-Service-Zugriff auf Daten und ihre bevorzugten Tools profitieren.
Laut Branchenanalysten ist "Cloud-Sprawl" im Zusammenhang mit Big Data-Analysen ein immer größer werdendes Problem in Unternehmen. Die unterschiedlichen Cloud-Dienste, die als "Schatten-IT" von verschiedenen Teams gestartet werden, führen zu Herausforderungen für die IT und zu Problemen auf organisatorischer Ebene. Denn die einzelnen Modelle und fragmentierten Ansätze gehen üblicherweise mit starken Einschränkungen einher und lassen sich nicht skalieren, um eine Verwaltung innerhalb des Unternehmens zu ermöglichen. Außerdem nehmen die Kosten, der Aufwand und die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Compliance zu, weil die Datenreplikation und der Datenzugriff nicht kontrolliert und gesteuert werden können.
Die Ergebnisse der IDC MarketScape-Untersuchung "Asia/Pacific Big Data and Analytics Platform 2017 Vendor Analysis" haben gezeigt, dass IT-Käufer - darunter verschiedene Geschäftszweige, die den Erwerb von Big Data- und Analyselösungen sowie Cognitive-Computing-Angeboten in Betracht ziehen - seit 2017 mehr als einen Anwendungsfall innerhalb ihres jeweiligen Geschäftsbereichs berücksichtigen müssen. Die Vorteile von Big-Data-Analyselösungen sind längst bekannt, und diese Anwendungen können von einzelnen Geschäftsbereichen recht problemlos eingeführt und im Handumdrehen innerhalb der jeweiligen Umgebung ausgeführt werden. Eine Skalierung oder Replikation auf mehrere Geschäftsbereiche oder Funktionsgruppen stellt Unternehmen jedoch vor eine Herausforderung.
Mit den bekannten Datenanalysediensten lässt sich diese Herausforderung nicht meistern, da sie lediglich Workloads unterstützen, die einem einzelnen Zweck dienen und nicht für den gemeinsamen Einsatz mit anderen Cloud-Datendiensten konzipiert sind. Häufig müssen Daten manuell zwischen den Diensten verschoben und in einem neuen Format gespeichert werden. Außerdem müssen Nutzungsrichtlinien neu definiert werden, was mit einem großen Aufwand und Risiko einhergeht. Beim Versuch, diese Analysedienste zu integrieren, sind kostenintensive kundenspezifische Entwicklungsschritte erforderlich, und die Folge können eine beeinträchtigte Leistung, ein inkonsistentes Benutzererlebnis sowie Sicherheits- und Governance-Probleme sein.
"Cloudera Altus mit SDX bietet Unternehmen die Möglichkeit, multifunktionale Analysefälle in der Cloud zu erstellen und zu verwalten, bei denen Data Engineering, IoT sowie Kunden- und Betriebsanalysen mit Machine Learning integriert werden", erläutert Vikram Makhija, General Manager der Cloud Business Unit bei Cloudera. "Mit Cloudera können Unternehmen den Nutzen ihrer Daten voll ausschöpfen. Und aufgrund der Einfachheit und Skalierbarkeit der modernen Cloudera Cloud-Plattform für Machine Learning und Analysen werden Probleme durch Cloud-Sprawl verhindert."
Mit dem im September 2017 eingeführten Cloudera SDX-Angebot wird die Entwicklung multifunktionaler Anwendungsfälle vereinfacht. Außerdem werden die Implementierungskosten gesenkt und Kunden profitieren von einheitlichen Sicherheits-Features. Bei SDX handelt es sich um ein modulares Softwareframework, mit dem ein zentralisiertes, konsistentes Framework für Schema, Sicherheit, Governance, Datenaufnahme und weitere Aspekte implementiert wird. Mit diesem Framework können Dutzende verschiedener Kundenanwendungen unter Verwendung gemeinsamer oder überlappender Datensätze ausgeführt werden. SDX war bisher als selbstverwaltete Referenzarchitektur für Cloudera Enterprise erhältlich und wird nun auch in Cloudera Altus verfügbar sein. So können Unternehmen noch einfacher multifunktionale Anwendungsfälle für ihre Daten erstellen, die einen hohen Nutzen bringen.
Weitere Informationen sowie die zugehörige Referenzarchitektur finden Sie unter cloudera.com/altus.
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Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.
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Diese Pressemitteilung enthält zukunftsgerichtete Aussagen, darunter Aussagen in Bezug auf die erwartete Leistung und Vorteile der Cloudera-Angebote. Die Worte "glauben", "könnte", "wird", "planen", "erwarten" und ähnliche Ausdrücke sollen zukunftsgerichtete Aussagen kennzeichnen. Diese zukunftsgerichteten Aussagen unterliegen Risiken, Unsicherheiten und Annahmen. Wenn die Risiken eintreten oder sich Annahmen als unrichtig erweisen, könnten die tatsächlichen Ergebnisse wesentlich von den in diesen zukunftsgerichteten Aussagen implizierten Ergebnissen abweichen. Zu den Risiken zählen, aber nicht ausschließlich, in unseren Anmeldungen bei der Securities and Exchange Commission (SEC) beschriebene Risiken, einschließlich unserer Form S-1 Registrierung und unseren zukünftigen Berichten, die wir von Zeit zu Zeit bei der SEC einreichen können und die Abweichungen aktueller Ergebnisse von den Erwartungen verursachen können. Cloudera übernimmt keine Verpflichtung und beabsichtigt zurzeit auch nicht, solche zukunftsgerichteten Aussagen nach dem Datum dieser Pressemitteilung zu aktualisieren.
Cloudera, Hue und damit verbundene Zeichen sind Warenzeichen oder registrierte Warenzeichen der Cloudera Inc. Alle anderen Unternehmen und Produktnamen können Warenzeichen der jeweiligen Besitzer sein.
Cloudera
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Die Ergebnisse der IDC MarketScape-Untersuchung "Asia/Pacific Big Data and Analytics Platform 2017 Vendor Analysis" haben gezeigt, dass IT-Käufer - darunter verschiedene Geschäftszweige, die den Erwerb von Big Data- und Analyselösungen sowie Cognitive-Computing-Angeboten in Betracht ziehen - seit 2017 mehr als einen Anwendungsfall innerhalb ihres jeweiligen Geschäftsbereichs berücksichtigen müssen. Die Vorteile von Big-Data-Analyselösungen sind längst bekannt, und diese Anwendungen können von einzelnen Geschäftsbereichen recht problemlos eingeführt und im Handumdrehen innerhalb der jeweiligen Umgebung ausgeführt werden. Eine Skalierung oder Replikation auf mehrere Geschäftsbereiche oder Funktionsgruppen stellt Unternehmen jedoch vor eine Herausforderung.
Mit den bekannten Datenanalysediensten lässt sich diese Herausforderung nicht meistern, da sie lediglich Workloads unterstützen, die einem einzelnen Zweck dienen und nicht für den gemeinsamen Einsatz mit anderen Cloud-Datendiensten konzipiert sind. Häufig müssen Daten manuell zwischen den Diensten verschoben und in einem neuen Format gespeichert werden. Außerdem müssen Nutzungsrichtlinien neu definiert werden, was mit einem großen Aufwand und Risiko einhergeht. Beim Versuch, diese Analysedienste zu integrieren, sind kostenintensive kundenspezifische Entwicklungsschritte erforderlich, und die Folge können eine beeinträchtigte Leistung, ein inkonsistentes Benutzererlebnis sowie Sicherheits- und Governance-Probleme sein.
"Cloudera Altus mit SDX bietet Unternehmen die Möglichkeit, multifunktionale Analysefälle in der Cloud zu erstellen und zu verwalten, bei denen Data Engineering, IoT sowie Kunden- und Betriebsanalysen mit Machine Learning integriert werden", erläutert Vikram Makhija, General Manager der Cloud Business Unit bei Cloudera. "Mit Cloudera können Unternehmen den Nutzen ihrer Daten voll ausschöpfen. Und aufgrund der Einfachheit und Skalierbarkeit der modernen Cloudera Cloud-Plattform für Machine Learning und Analysen werden Probleme durch Cloud-Sprawl verhindert."
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