big data

Big data

Molte organizzazioni faticano a gestire ed estrarre dati provenienti dalle moderne piattaforme tecnologiche. L'arrivo dei dati nell'organizzazione può avvenire sotto forma di una piccola quantità di file molto grandi o sotto forma di milioni di file molto piccoli che arrivano ogni giorno, o anche ogni minuto. Le piattaforme come Apache Spark™ sono considerate dagli esperti dei dati come soluzioni preferite per gestire ed elaborare queste grandi quantità di dati per generare rapidamente informazioni fruibili dai dati trovati nei file system distribuiti. La relativa capacità di elaborazione in memoria con set di dati estremamente grandi è in parte il motivo per cui Spark è inclusa nelle architetture Big Data. Altair consente alle organizzazioni di lavorare in modo efficiente con big data in ambienti HPC (high-performance computing), piattaforme di elaborazione e archiviazione moderne e ambienti cloud. Non lasciare che i dati difficili rappresentino un ostacolo per prendere decisioni informate.

Big Data e HPC

Altair® Unlimited™ è un'appliance privata all'avanguardia pronta all'uso, disponibile sia in formato on-premise che basata su cloud. Altair Unlimited offre un utilizzo illimitato di un'ampia gamma di software per solver Altair® HyperWorks® per simulare meccaniche, fluidi, componenti elettromagnetici e altro ancora— tra cui modellazione, visualizzazione e ottimizzazione. Per far sì che tutto funzioni alla massima efficienza, ogni sistema è dotato di un software di gestione delle risorse HPC e di un portale web di facile utilizzo.

Altair Unlimited boxes up software, system administration, and infrastructure as a service into a single, intuitive platform.

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Big Data e analisi dei dati

Come strumento di produttività, Altair® Knowledge Studio® per Apache Spark consente di interagire con Spark tramite un'interfaccia intuitiva e interattiva, che permette di generare codici privi di errori da utilizzare negli script di produzione. Nessun'altra soluzione è in grado di offrire la stessa capacità di manipolare agevolmente i dati in architetture di archiviazione distribuite, inclusi gli ampi set di dati con miliardi di righe e migliaia di colonne.

Un flusso di lavoro è utilizzato per trasformare i formati big data e per creare e implementare diversi tipi di modelli predittivi di machine learning.

La visualizzazione rapida dei dati e le significative informazioni rilevate in enormi quantità di dati consentono ai team di analisi dei dati aziendali di prendere decisioni consapevoli basandosi su fonti dati come Hadoop HDFS, Amazon S3 e altre aree di archiviazione supportate da Spark.

Ulteriori informazioni

Nuova soluzione Cloud-nativa

Prendi decisioni guidate dai dati

Strumenti dinamici e ambiente collaborativo per risolvere problemi complessi, accelerare la trasformazione e promuovere il valore aziendale

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Risorse in Evidenza

Altair Knowledge Studio for Apache Spark™

Knowledge Studio for Apache Spark™ is unique because it allows users scale up, scale-wide and scale-down. It not only leverage’s Apache Spark’s ability to operate on datasets with very large numbers of records, it is also capable of generating improved SparkSQL queries on datasets that have thousands of columns. Further, Knowledge Studio for Apache Spark provides the ability to scale down by avoiding the overhead costs of parallelization when datasets are very small.

Datasheets

The Future of Altair's Data Analytics Solutions

Altair solver technology helps to unleash the limitless potential of the creative mind. We seek through our technology to inspire and empower people to solve the greatest engineering challenges. The 2020 software release further advances forward-looking technologies for simulation and optimization from concept to in-service across multiple disciplines encompassing structures, fluids, thermal management, electromagnetics, and electronics. With major additions to our multi-physics solver portfolio, we get ever closer to being able to reliably predict design performance.

Data Anaytics Summit 2020

Overcome Big Data Access Challenges with Knowledge Studio for Apache Spark™

In combination with its market-leading data visualization approach for building, exploring and segmenting data, and building explainable predictive models, Altair Knowledge Studio for Apache Spark&tradel enables data science teams to build machine learning models from data located in distributed file systems without having to code. Data preparation and profiling allows for easy data extraction and manipulation. Knowledge Studio’s efficient use of compute resources, especially in cloud environments, shortens processing cycles and reduces costs. Large datasets with billions of rows and thousands of columns can be efficiently mined for better decision intelligence.

Webinars

Panopticon Explainer: Introduction to Panopticon Streaming Analytics

Managing critical IoT, telecommunications, and energy infrastructures requires real-time insight into massive amounts of information. Business analysts and engineers can’t wait for end-of-day reports to make decisions that directly affect their operations. They must be able to see and understand what is happening in real time – as it happens. They must also be able to examine all the events leading up a problem in fantastic detail. Altair Panopticon provides people working for the world’s largest corporations with the tools they need to build and deploy their own real-time analytics applications. With Panopticon, engineers and analysts can spot emerging trends, clusters, and outliers in seconds. They can also rewind and look at every single step in a series of events with nanosecond accuracy. Panopticon handles data directly from any data source you’re likely to use, including real-time message buses, time series database, CEP engines, SQL databases, and Big Data repositories.

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