Hybrid Cloud, Massive Parallel Processing sowie Data Lakes mit Apache Spark waren Kernthemen der Teradata-Anwenderkonferenz Universe in Hamburg. Weitere Analytik-Lösungen zielen auf das Internet der Dinge.
In Sachen Hybrid Cloud hat der Business-Intelligence-Spezialhersteller Teradata auf seiner Anwenderkonferenz mehrere Neuerungen angekündigt: Mit der Teradata Hybrid Cloud könnten Unternehmen On-Premise-Systeme mit Ressourcen in der Managed Cloud und in der Public Cloud kombinieren. „Vorzüge einer hybriden Umgebung sind die automatische Synchronisierung, optimiertes Query-Routing und ein integriertes Management des gesamten Ökosystems“, erläutert Chris Twogood, Vicepresident of Products and Services Marketing bei Teradata.
Teradata IntelliFlex verdreifacht die Leistung
Teradata IntelliFlex nennt sich die jüngste Generation von Teradatas MPP-Architektur (Massively Parallel Processing). Durch den modularen Aufbau könnten Unternehmen Rechen- und Speicherkapazität unabhängig voneinander aufrüsten und so auf veränderte Anforderungen reagieren. „Die Konfiguration mit einem hohen Arbeitsspeicher-Anteil beschleunigt Berechnungen massiv und schafft bei vergleichbarem Speicher die bis zu dreifache Leistung wie die bisherige Generation unserer Data Warehouses“, erläutert Twogood. Die Verfügbarkeit sei verbessert worden: Teradata IntelliFlex reduziere Ausfallzeiten wegen nicht verfügbarer Daten um 87 Prozent. Teradata IntelliFlex ist ab dem dritten Quartal 2016 verfügbar.
Im zweiten Halbjahr 2016 wird die Teradata Managed Cloud in Europa verfügbar sein. Laut Twogood handelt es sich dabei um eine IT-Umgebung, die für Data Warehousing, Analytics und Hadoop optimiert ist. Sie werde von Teradata betrieben und im Abonnement verkauft. Unternehmen würden so von der Verwaltung ihrer IT-Infrastruktur entlastet und könnten sich auf Analytics und auf ihr Geschäft konzentrieren.
„Durch Massive Parallel Processing beschleunigt Teradata IntelliFlex Berechnungen und schafft bei vergleichbarem Speicher die bis zu dreifache Leistung wie die bisherige Generation unserer Data Warehouses“, erläutert Chris Twogood, Vicepresident of Products and Services Marketing bei Teradata. Foto: Teradata.
Wie Oktober angekündigt, ist die Teradata Datenbank ab sofort auch auf Amazon Web Services verfügbar. Auf dem Amazon Marketplace seien mehrere Self-Service-Angebote erhältlich, welche die Analytics-Fähigkeiten des Teradata-Ökosystems mit der Flexibilität der Amazon-Plattform verbinden würden. Die Abrechnung laufe entweder pro Jahr oder nutzungsbasiert pro Stunde. Amazon Web Services sei die erste von mehreren Public Cloud-Plattformen, auf denen Teradata seine Datenbank in den nächsten Monaten anbieten will.
Consulting beim Aufbau von Data Lakes mit Apache Spark
Auch sein Spektrum an Dienstleistungen hat Teradata ausgebaut. So biete das hauseigene Consulting-Unternehmen Think Big ab sofort Beratung zu den Themen Data Lakes und Managed Services mit Apache Spark an. Als Open Source-Plattform für das Cluster-Computing eigne sich Apache Spark vor allem für Predictive Analytics sowie Sensordaten- und Graph-Analysen.
„Bei Projekten mit Apache Spark stellen viele Unternehmen fest, dass diese Plattform schwierig zu implementieren ist, und dass Data Lakes mehr Planung und Entwicklung erfordern als sie dachten“, erläutert Philip Russom, Director of Data Management Research bei The Data Warehousing Institute (TDWI). „Dann schätzen sie externe Hilfe von Consultants und Managed Services-Anbietern, die Apache Spark und Data Lakes bereits erfolgreich eingeführt haben.“ Think Big biete Service-Pakete für die Implementierung von Apache Spark sowie für die Integration von Apache Spark als ausführende Engine seiner Data Lake- und Managed Services-Angebote. Die Think Big Academy unterstütze Unternehmen zudem mit Trainingsangeboten.
Analyselösungen für das Internet der Dinge
Ein weiterer Schwerpunkt der Teradata-Konferenz war das Internet of Things. In den Teradata Labs kümmere sich ein Analytics-Team speziell um dieses Thema. Das Team soll cloudbasierte Analyse-Lösungen und Services entwickeln, die Analytics, Datenbewegungen und das Datenbank-Management im Internet der Dinge vereinfachen.
Rückschlüsse auf der Basis des Internet of Things erlaube die Lösung Teradata Aster Analytics. Die vordefinierten Analysefunktionen umfassten Technologien für das maschinelle Lernen und die Aufbereitung von Daten, um Muster im Maschinenverhalten zu erkennen und zu verstehen. Mit Teradata Aster Analytics ließen sich aus den enormen Datenmengen Erkenntnisse destillieren. Mit dem Software Developer Kit für Teradata Aster Scoring könnten Analysten, die Analysemodelle von Teradata Aster auf Edge-Servern, in öffentlichen Clouds und im Rechenzentrum einsetzen.
Teradata Listener erfasst und verteilt Datenströme
Teradata Listener ist eine Self-Service-Software, die Datenströme aufnimmt und auf verschiedenen Plattformen verteilt. Konnektoren für das Erfassen und Verteilen von Sensordatenströmen erweiterten die Funktionalität von Teradata Listener in Sachen Internet of Things. Damit könne Teradata Listener Ströme von Sensordaten lokal oder in der Cloud an die Teradata Unified Data Architecture übergeben. So vereinfachten sich die bisher komplexe Erfassung und das Management von kontinuierlichen Datenströmen. jf
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