Soluzioni per Big Data e HPC | Altair
big data

Big data

Le organizzazioni odierne archiviano quantità enormi di dati, il che significa analizzare regolarmente file di grandi dimensioni e set di dati di milioni di file. Inoltre, devono farlo rapidamente e nei limiti di budget. Apache Spark è la piattaforma preferita dai data scientist per la gestione e l'elaborazione di grandi quantità di dati, allo scopo di generare rapidamente informazioni a partire 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 e Apache Spark, affinché i dati possano consentire prestazioni elevate ed essere raggiunti facilmente.

Big Data e HPC

Big Data e HPC

HyperWorks Unlimited – Virtual (HWUL-VA) è una soluzione HPC chiavi in mano che offre SaaS, PaaS e IaaS agli utenti all'interno di un unico portale. Tale soluzione integra l'utilizzo illimitato della suite di strumenti di ingegneria assistita da computer (CAE) Altair HyperWorks™ con PBS Professional®, HPC Workload Manager di Altair, nonché portali con riconoscimento delle applicazioni per l'accesso HPC e la visualizzazione remota dei Big Data. I clienti possono inoltre orchestrare carichi di lavoro HPC tra container, carichi di lavoro Big Data e cloud.

Prova gratuita di HWUL-VA
Big Data e analisi dei dati

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. Terminate le attività di trasformazione dei dati, è possibile utilizzare il medesimo flusso di lavoro per creare e distribuire diversi tipi di modelli predittivi.

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