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Big Data Appliances - weder immer Hadoop noch einfach

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Teradata Aster

Abbildung 1: Teradatas Produktfamilie für die Datenanlyse umfasst Aster MapReduce erst seit 2012, so dass Aster hier noch nicht auftaucht.
Abbildung 1: Teradatas Produktfamilie für die Datenanlyse umfasst Aster MapReduce erst seit 2012, so dass Aster hier noch nicht auftaucht.
(Bild: Teradata)
Die „Aster Map Reduce“-Appliance von Teradata basiert nicht auf dem „Teradata Data Warehouse“, sondern wertet verteilte Datenquellen mit Hilfe von SQL-Map Reduce aus. Diese Daten können Blogs, Social Media und -Netzwerke sein, aber auch Maschinendaten aus Sensoren und Geräten.

Da Map Reduce hier mit SQL kombiniert ist, können BI-Tools diese verteilten Daten relativ leicht auswerten. Analyse-Anwendungen lassen sich mit Asters Tools und Bibliotheken selbst entwickeln. So sollen sich Mustererkennung, Graphen-Analyse und Pfadanalyse auf multistrukturierte Daten anwenden lassen, etwa für Betrugserkennung.

Auf Hadoop HDFS und Teradata Enterprise Data Warehouse greift Aster über den „Teradata Adaptor“ zu. Die Aster-Datenbank soll linear skalieren können. Das ist man aber von Teradatas MPP-Systemen gewohnt.

HP Vertica 6 mit Hadoop

HP bietet Referenzarchitekturen, Werkzeuge und Whitepaper für die wichtigsten Hadoop-Lösungen Cloudera, „Hortonworks“ und „MapR“. HP will nach Angaben seines Pressesprechers Patrik Edlund im vierten Quartal 2012 eine Appliance für Hadoop auf den Markt bringen. Sie vereine die HP Converged Infrastructure, ein übergreifendes Management mit der Software HP Insight Cluster Manager sowie eine weitreichende Integration mit dem (wie HANA) spaltenorientierten Datenbank-ServerVertica Analytics Platform v6“. Edlund sagt: „Die Architektur ´Vertica Flex Store` bietet einen flexiblen Rahmen für Big Data Analytics durch praktisch unbegrenzten Zugriff auf Daten aller Art.“ Zudem verfüge Vertica bereits seit längerem über native bidirektionale Konnektoren zu Hadoop und "Pig".

Blogger Ronthal schickt allerdings gleich seine Einschränkungen hinterher: „Vertica-Umgebungen sind kompliziert einzurichten und in Betrieb zu nehmen. DBAs sehen sich einer steilen Lernkurve gegenüber.“

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