Daten finden, nutzen und immer wieder verwenden

Huawei macht aus seiner Datenvirtualisierung Heto Engine ein Open-Source-Projekt

| Autor: Ulrike Ostler

Die Open-Source-Datenvirtualisierungssoftware von Huawei heißt „open Hetu“. Mit dem quelloffenen Kernel können Entwicklerdiese anpassen, einschließlich der Datenquellenerweiterungen und SQL-Ausführungsrichtlinien.
Die Open-Source-Datenvirtualisierungssoftware von Huawei heißt „open Hetu“. Mit dem quelloffenen Kernel können Entwicklerdiese anpassen, einschließlich der Datenquellenerweiterungen und SQL-Ausführungsrichtlinien. (Bild: Gerd Altmann auf Pixabay)

Huawei öffnet seine bisher proprietäre Datenvirtualisierungs-Engine „Hetu Engine“ und bietet sie als Open Source unter der Bezeichnung „open Hetu“ an. Der Startzeitpunkt ist für Juni 2020 geplant. Ziel sei es, Partnern die einfache Nutzung großer Datenmengen zu ermöglichen und die Datenverwaltung zu vereinfachen, hieß es kürzlich auf dem „Global Intelligent Data Infrastructure Forum 2019“ von Huawei in Shenzhen.

Die Huawei-Strategie für Dateninfrastruktur deckt den gesamten Lebenszyklus der Daten - Sammlung, Speicherung, Computing, Management und Nutzung – ab. Die Bekanntgabe folgt den Ankündigungen im September auf der Veranstaltung „Huawei Connect“ in Shanghai. Dort hatte Huawei andere Open-Source-Projekte sowie seine Pläne für die Prozessoren „Kunpeng“ und „Ascend“ vorgesetllt, die eng mit denen für die quelloffenen Software-Tools verwoben sind.

Huawei Connect verdeutlicht Emanzipation von der US-Technik

Offene Hardware-Spezifikationen, Open Source Software, eigene Chipsets und KI in allem

Huawei Connect verdeutlicht Emanzipation von der US-Technik

23.09.19 - Die jährliche Hausmesse „Huawei Connect“ ist die Veranstaltung des ICT-Konzerns, die sich mit den Enterprise-Infrastrukturen und -produkten beschäftigt. Zum Event in Shanghai vergangene Woche gab es jede Menge entsprechende Produktankündigungen - von den General Purpose- und KI-Chipsets „Kunpeng“ und „Ascend“ bis zu Networking- und Storage-Devices über offene Hardwarespezifikationen bis zu Open-Source-Software „Open Euler“ und „Open Gauss“. Außerdem im Portfolio: Erläuterungen zu Unternehmensstrategien. lesen

In der beginnenden Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) ist Rechenleistung zu einer entscheidenden Produktivkraft geworden, bei der Daten der neue Produktionsfaktor sind. 5G, KI und Cloud werden zum neuen Katalysator der Produktivität. Die Entstehung neuer Anwendungen wie autonomes Fahren, 4K/8K-Video, Augmented Reality und Virtual Reality und das Internet der Dinge (IoT) haben bereits zu einem explosionsartigen Wachstum der Datenmengen geführt. Die Anforderungen an die Datenanalyse und -verarbeitung sind gewachsen und tun es noch. Mit den bestehenden Technologien lässt sich das nicht abdecken.

Jetzt sagt Hou Jinlong, Präsident von Huawei Cloud & AI Products and Services: „Mit dem Ziel, eine dynamische Kunpeng-Computerindustrie zu schaffen, startet Huawei seine Dateninfrastrukturstrategie und bietet konvergente, intelligente und offene Dateninfrastrukturen, um die End-to-End-Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -verwaltung zu rationalisieren und zu optimieren. Es ist bestrebt, die branchenweit besten Kosten und den besten Wert pro Bit über den gesamten Datenlebenszyklus zu liefern, und ermöglicht es Partnern, große Datenmengen mit der Einfachheit einer gewöhnlichen Datenbank zu nutzen.“

Aufbau einer konvergenten, intelligenten, offenen Dateninfrastruktur

Zudem kündigte er an, dass Huawei auf der Basis der Dual-Engine Kunpeng und Ascend kontinuierliche, intensive F&E-Investitionen tätigen werde, um so Technikinnovationen für das Computing, für Speicher und im Bereich KI aufzubauen.

Die Datenvirtualisierungs-Engine zeichnet sich laut Huawei insbesondere durch folgende Merkmale aus:

Konvergenz: Die Verbindung von Speicher-, Datenbank- und Big-Data-Technologien tragen dazu bei, eine vollständige Datenkonvergenz auf vier Ebenen zu gewährleisten: zwischen Speichersystemen, zwischen Datenbanken und Speichersystemen, zwischen Big-Data-Plattform und Speichersystemen sowie zwischen Datenbanken und der Big-Data-Plattform. Es wird erwartet, dass dieses Maß an Konvergenz den Kunden helfen wird, die Gesamtbetriebskosten um über 30 Prozent zu senken und die Leistung beim Datenzugriff, bei der Verarbeitung und bei der Analyse zu verdoppeln.

Intelligenz: Eine dreischichtige Architektur - AI-Chipsätze, Speicher und in manchen Gegenden die Huawei-Cloud - ermöglichen eine effiziente Zusammenarbeit zwischen Cloud- und lokalen Ressourcen, etwa in einer flexiblen Kombination aus On-Cloud-Training und Inferenz vor Ort. Schon jetzt verbessern die Ascend-Prozessoren von Huawei die Trefferquote beim Cache-Prefetching, indem sie automatisch aus den I/O-Flüsse lernen undoptimieren; das führt zu einer besseren Systemleistung von 20 Prozent.

Die Kunpeng-Prozessoren von Huawei mit ihrer Multicore-Architektur wählen je nach Datentyp automatisch die optimalen Datenreduktionsalgorithmen in Echtzeit aus und reduzieren die TCO um 25 Prozent. Mit Nutzung der Möglichkeiten einer Huawei Cloud im Bereich der Big-Data-O&M ist diese intelligente Infrastruktur in der Lage, Festplattenfehler 14 Tage im Voraus, Leistungsengpässe 60 Tage im Voraus und Kapazitätsengpässe 365 Tage im Voraus zu prognostizieren. Darüber hinaus ermöglicht es die Selbstheilung bei 30 Prozent der Störungen.

Quelloffenheit: Hetu Engine kann den Benutzern das Auffinden, Abrufen und Verwenden von Daten erleichtern., etwa durch eine einheitliche SQL-Schnittstelle, einheitliche Datenkataloge und ein einheitliches Sicherheits-Management; die Unterschiede in Datentypen, Lokalitäten und Syntaxen werden verborgen. Letztlich soll die technische Komplexität der Dateninfrastruktur verschwinden und den Entwicklern einen Zugriff auf große Datenmengen mit der Einfachheit einer normalen Datenbank ermöglichen. Vorgesehen ist die Wiederverwendung von älteren Ökosystemen, Tools und Fähigkeiten; das könne die Entwicklungseffizienz um das 2 bis 10-fache erhöhen, so Huawei.

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