Edge Analytics als Big-Data-Analyse am „Rand des Netzwerks“ gilt als ein Zukunftsmodell der Datenanalyse im Internet of Things (IoT). Dabei sollte die Sicherheit der Daten nicht vergessen werden. Verschiedene Lösungen für Edge Analytics bieten dafür integrierte Funktionen.

Das traditionelle Data Warehouse ist auf die Verarbeitung strukturierter Daten ausgelegt, welche es effizient und performant erledigt. Doch Big Data besteht aus unstrukturierten Daten, Datenströmen, die in großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit eintreffen. Um Leistung und Effizienz zu erhalten, aber Flexibilität hinzuzugewinnen, bietet das Virtual Data Warehouse eine vielversprechende Alternative.

IBM hat kürzlich einige Ergänzungen und Erweiterungen seiner Datenbank-Software IBM Db2 bekanntgegeben. Db2 erhält eine neue Cloud-Version sowie eine neue In-Memory-Version, während neue Werkzeuge für Data Governance und Machine Learning speziell europäischen Kunden zur Verfügung gestellt werden.

Mit einer neuen Version der KI-Software „Power AI“ will IBM die Leistung von Deep-Learning-Plattformen verzehnfachen und die Entwicklung von KI-Lösungen vereinfachen. Die beachtliche Beschleunigung beruht auf einer Hardware-Brücke zwischen der IBM-CPU Power 9 und der neuen GPU Volta von Nvidia.

Künstliche Intelligenz und selbstlernende Systeme waren Megatrends der diesjährigen Cebit. Wir haben uns Beispiele aus der Praxis angesehen.

Auf der Cebit, die in diesem Jahr unter dem Motto „d!conomy“ stand, wurde zum ersten Mal sichtbar, wie sich intelligente Algorithmen praktisch in neuen Technologien, Produkten und Services niederschlagen.

IBM und Hortonworks haben die Verfügbarkeit der Hortonworks Data Platform (HDP) für IBM Elastic Storage Server (ESS) und IBM Spectrum Scale angekündigt. „Dieses Agreement stellt das erste IBM-Storage-Angebot und die erste Software-defined Storage-Lösung, die für HortonWorks zertifiziert ist, dar“, sagte Ralf Colbus, Leading Storage Professional bei IBM Deutschland.

Mit Watson-IoT möchte IBM die Industrie und andere Bereiche umkrempeln. Das Münchner Watson-IoT-Lab zeigt Beispiele dafür, wie das aussehen könnte.

Die IBM hat am 16. Februar offiziell die Türen des neuen globalen Hauptsitzes für ihren neuen Geschäftsbereich Watson IoT in München geöffnet. Ziel der 200-Millionen-US-Dollar-Investition ist es, die technischen und wirtschaftlichen IoT-Potenziale weiter auszuloten. Zudem gab IBM den offiziellen Startschuss für den Aufbau eines neuen, weltweiten Innovationsökosystems rund um künstliche Intelligenz (AI) und IoT. Mitglied dieses Ökosystems ist unter anderem BMW. Weitere Partnerschaften betreffen Bosch und Visa.

Die Zunahme an unstrukturierten Daten wie etwa Bildern, Blogs und Sprachbotschaften macht es ratsam, diese Massendaten automatisch erkennen zu lassen. Deep Learning, ein Unterbereich des Machine Learning, hilft bei der Erkennung dieser Daten und findet Muster in natürlicher Sprache, in Bildern und vielem mehr.