대형-볼륨 데이터 클라우드 분석 시장

클라우드 컴퓨팅 및 대규모 데이터 분석의 조합은 함께 사용 될 운명이 다. 클라우드 컴퓨팅 모델 기본적으로 그것을 만들 필요 없이 서비스 제공 업체에서 제공 하는 관련된 전문 인프라를 활용 하 여 사용자가 내부 있습니다.

다행히, 대규모 데이터는 유기적으 결합 되었습니다 클라우드 컴퓨팅. 전문가 들은이 분야에서 미래의 투자 점차적으로 증가할 것 이다 예측. 여러 기업이 대규모 데이터와 병합 된 클라우드 있고 독특한 서비스를 시작 했다.

Quantivo

Quantivo는 그냥 화요일에 시장으로 그것의 입장을 발표 하 고 클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼을 발표 했다. 플랫폼은 여러 소스에서 엔터프라이즈 데이터를 함께 가져올 및 Quantivo 관련 인터페이스와 사용자가 사용할 수 있는 향상 된 데이터 수 있습니다. 그것의 기술 고객 데이터 집합의 컬렉션 중 "지능적으로 자동 컴파일 목록을 통해 패턴의" 예측 하는 Quantivo

101data

101data는 실제로 처리 하는 대용량 데이터 분야에 경험 10 년 이상 있다. 사람들이 이야기 하 고 계산, 101data는 다양 한 볼륨 데이터의 실제 사용에 대 한 특정 서비스를 제공 하 고 있다, 전에 분석 고급 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스를 포함 하 여. 고객 서비스 친숙 한 도구를 사용 하 여 작용할 수 있습니다. 예를 들어 스프레드시트에 대 한 고객 들이 원하는 쉽게 찾을 수 있습니다. 팀 Negris, 101data, 수석 부사장 말합니다 대규모 데이터의 수집 그리고 저장 및 방대한 양의 데이터의 사용은 정말 다른 2 가지. 많이 필요 미리 아무것도 (데이터 준비)의 작업 과제 Oracle 및 대부분의 데이터베이스 공급 업체 중 하나입니다. 우리는이 문제를 제거 하 고 데이터 분석에 직접 손으로 하고있다.

오페라 솔루션

오페라 솔루션 재미 있는 회사입니다. 비록 100 백만 달러의 연간 소득이 하지만 소수의 사람들이 회사를 알고 있다. 회사는 약간 알려져 있지만, 자사의 서비스 고객에 게 매우 매력적입니다. 고객은 오페라 플랫폼에 자신의 데이터를 업로드 후 데이터를 분석 하 고 마지막으로 "태그" 고객 dataset와 관련 된 고객의 데이터를 분석. 오페라는 일반 데이터 분석을 제공 하는 고객에 게 만족 하지 않습니다, 오페라의 비즈니스에 초점을 각 고객의 특정 요구 및 다양 한 산업 분야에서 전문 도구를 사용 하 여 각 고객의 고유한 데이터 분석 요구를 충족 수 있도록 합니다.

IBM

IBM 기반 클라우드 서비스, 클라우드 기반 데이터 분석에 대 한 옵션의 넓은 범위를 제공 하지만 현재 IBM 전략 hadoop 크게 될 것으로 보인다. IBM의 SmartCloud 클라우드를 컴퓨팅 플랫폼을 4 월에 시작 했다. 그리고 Hadoop 작업을 개선 하기 위해 약속. IBM은 Infosphere biginsights (IBM Infosphere biginsights는 소프트웨어 및 서비스를 분석 하 고 대량의 데이터를 아파치 하 둡에 의해 지원 되는 가상화.) 하 둡에 기반을 제공 합니다. 기본 버전 및 엔터프라이즈 버전 Infosphere Biginsights, 클라우드 제품 이전 테스트 및 IBM에 의해 개발은 지금 SmartCloud에 의해 대체 되 고 있습니다.

아마존 웹 서비스

AWS 실제로 분석 서비스를 제공 하지 않습니다 그리고 AWS는 주로 대규모 병렬 처리 프레임 워크 및 컴퓨팅 파워를 했다. 아마존 탄력 있는 MapReduce 아마존 EC2 아키텍처에서 Hadoop 소프트웨어에 의해 실행 되는 데이터 처리 워크플로 만듭니다. 그것은 자동으로 시작 하 고 특정 고객 요구에 따라 자동으로 아마존 EC2 인스턴스 수를 구성 합니다. 다음 사용자 입력된 데이터의 많은 아마존 s 3에서 병렬 처리를 위해 생성 된 아마존 EC2 인스턴스를 확장 하는 MapReduce 프로그래밍 모델에 기반 Hadoop 구현을 생성 합니다. AWS 서비스와 마찬가지로 아마존 탄성 MapReduce 고객만 사용 하는 부품에 대 한 지불할 필요가 있다.

HPCC 시스템

Hadoop은 두 개의 핵심 구성 요소를 저장 하 고 hadoop 분산 파일 시스템 및 Hadoop Mapreduce 대규모 데이터 처리에 의존 합니다. Cloudant CEO 마이크 밀러 MapReduce는 여전히 상대적으로 복잡 한 병렬 처리 워크플로, HPCC ECL (기업 제어 언어)를 통해 상황을 개선 하기를 서 면으로 생각 합니다. HPCC는 데이터 정제 클러스터 및 록 시 데이터 배달 데이터 처리 및 서비스 모드-토르의 두 종류를 제공합니다. 에스칼란테 토르 (Sre, 전쟁과 농업의 북유럽 신화) 같은 어려운 문제를 해결할 수 있습니다 때문에 그래서 지명해 이었다, 토르 주로 분석 하 고 많은 양의 Hadoop 데이터를 색인 하는 데 사용 했다. 록 시는 더 전통적인 관계형 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스를 좋아하고 심지어 웹 프런트 엔드 서비스를 처리할 수 있습니다. HPCC 스토리지 구성 요소 내용의 더 자세한 설명 하는 동안 에스칼란테 말한다 HPCC 분산된 파일 시스템에 따라 다양 한 노드 오프 스토리지 아키텍처 및 로컬 SSD를 지원할 수 있습니다. HPCC 시스템은 금융 및 다른 중요 한 산업 분야에서 널리 사용 되었습니다. (Li/컴파일)

원래 링크: Gigaom

(책임 편집자: 류 펜)