中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)研究資訊中心 2014-04-26
大數(shù)據(jù)中的大作為
對于大數(shù)據(jù)來說，業(yè)界這幾周算是比較忙碌的。因為很多初創(chuàng)公司和一些老牌的公司都推出了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品，以及更新了現(xiàn)有產(chǎn)品，提供更豐富的功能與性能。
雖然這些技術(shù)都還只是藍圖規(guī)劃，但是一些常見的主題還是對其貫穿始終：為用戶提供簡單的獲得數(shù)據(jù)的訪問方式，更好的管理大規(guī)模數(shù)據(jù)以及預(yù)先分析的功能，例如Spark、HAWQ 和 Geode等新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)來實現(xiàn)更多的功能。
下面一起來看看吸引眼球的十五項大數(shù)據(jù)公告。雖然羅列了很多，但還不是全部內(nèi)容，只是最近在加利福尼亞州圣何塞市Strata + Hadoop World大會上亮相的部分技術(shù)。
Altiscale Insight Cloud
Altiscale作為大數(shù)據(jù)服務(wù)的提供者，最近推出了Altiscale Insight Cloud產(chǎn)品，是一個自主服務(wù)型的數(shù)據(jù)分析服務(wù)產(chǎn)品，能夠幫助業(yè)務(wù)分析人員使用BI工具等類似于Tableau和Excel的產(chǎn)品，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)湖查詢，而不需要IT部門投入過多的精力參與。
Altiscal Insight Cloud可以驅(qū)動SQL查詢、動態(tài)可視化、實時儀表板和其他報告及分析能力。它不再因為聚合數(shù)據(jù)而需要一個單獨的關(guān)系數(shù)據(jù)存儲，繞過了價格昂貴的、專屬的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
Altiscale還與Tableau建立了一個戰(zhàn)略聯(lián)盟，能夠讓Altiscale客戶通過使用Tableau的數(shù)據(jù)可視化軟件與Altiscale服務(wù)結(jié)合的產(chǎn)品，而實現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用服務(wù)。
AtScale Intelligence Platform 4.0
AtScale軟件提供了一種使用流行的商業(yè)智能工具的方法，包括Tableau和Qlik，可以訪問存儲在Hadoop集群中的數(shù)據(jù)。該軟件創(chuàng)建了Hadoop和第三方工具之間的語義層級，從本上來說，通過聯(lián)機分析處理服務(wù)器而實現(xiàn)多維分析的方法。
4.0版本提供了多達100項的新功能和系統(tǒng)改進，其中許多都與企業(yè)的安全和性能有關(guān)。
新AtScale Hybrid Query Service（AtScale混合查詢服務(wù)），是可以在本地實現(xiàn)支持SQL和MDX查詢語言的商業(yè)智能工具。由于許多企業(yè)和組織在其整個組織中使用多種BI工具，所以說AtScale對于SQL和MDX的支持也就意味著這些企業(yè)不需要在其用戶的電腦中下載新的客戶端軟件或者自定義驅(qū)動了。
BlueData EPIC Spring Release
BlueData EPIC是一個大數(shù)據(jù)即服務(wù)平臺，旨在減少實施大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)雜性，例如Hadoop 和Spark。
EPIC發(fā)布的春季版本中提供了幾十種的新性能和功能改進，包括在多租戶部署中提高服務(wù)的安全性和服務(wù)質(zhì)量。該清單包括更多的顆粒資源管理控制、基于QoS的分配、性能優(yōu)化和用于多租戶部署的配額執(zhí)行功能。
新版本還支持更大范圍的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序和工具，包括用于數(shù)據(jù)管理和安全管理的Cloudera Navigator以及Ranger，用于大規(guī)模并行處理分析的HAWQ，以及Geode、Cassandra和用于實時分析的Kafka。
Domo商務(wù)云
Domo 商務(wù)云是一個對于商務(wù)管理應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng)，包括免費和付費的預(yù)包裝，為企業(yè)決策者提供數(shù)據(jù)、見解和訪問的支持，以及所有可以幫助找到商務(wù)問題的答案，甚至是特定行業(yè)和特定角色中。該公司提供云計算的免費版本，如果用戶需要存儲更多的數(shù)據(jù)或者獲取更先進的企業(yè)功能，例如行政管制得話需要另行付費。
Domo最近還推出了應(yīng)用商店，帶有1000多個商務(wù)管理應(yīng)用以擴張商務(wù)云系統(tǒng)，并開始了Domo應(yīng)用發(fā)布合作伙伴計劃，為第三方獨立軟件開發(fā)商開發(fā)商務(wù)云軟件。
Domo 同時還推出了Buzz，是與商務(wù)云一起工作的社交協(xié)作平臺，以及允許商務(wù)云訪問任何移動設(shè)備的Domo Mobile產(chǎn)品。
Kyvos Insights With Azure HDInsight
Kyvos Insights的旗艦產(chǎn)品運行在Hadoop系統(tǒng)上，并允許企業(yè)用戶通過可視化，探索和分析的存儲在Hadoop中大數(shù)據(jù)的可大規(guī)模擴展的聯(lián)機分析處理（OLAP）系統(tǒng)。
該Kyvos軟件現(xiàn)在與Azure的HDInsight協(xié)同工作，微軟基于云計算的Hadoop的平臺，可以幫助Azure HDInsight用戶通過部署Kyvos從而實現(xiàn)分析任務(wù)。
IBM云數(shù)據(jù)服務(wù)的Looker Blocks
Looker為基于Web的商業(yè)智能平臺提供了訪問駐留在數(shù)據(jù)庫中或者云中的數(shù)據(jù)。去年，該公司推出了被稱為Looker Blocks的可復(fù)用、可定制的業(yè)務(wù)邏輯組件，可以創(chuàng)建完整的業(yè)務(wù)分析查詢功能。
Looker與IBM合作開發(fā)了一套Looker Blocks組件，通過利用IBM的云數(shù)據(jù)服務(wù)實現(xiàn)更加簡化和可定制的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。根據(jù)這兩家公司所稱，該組合將允許客戶在數(shù)天內(nèi)部署一個完整的數(shù)據(jù)平臺。
MapD Technologies GPU-Powered Database
MapD Technologies推出了新的數(shù)據(jù)庫和可視化分析軟件,利用圖形處理單元芯片幫助數(shù)據(jù)分析師交互式地探索大型數(shù)據(jù)集。
通過利用GPU的強大動力，數(shù)據(jù)庫可以在每臺服務(wù)器將近4000個核上并行查詢，比領(lǐng)先的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫提供更快的性能。使用帶有MapD Immerse分析前端工具的數(shù)據(jù)庫可以更快的處理復(fù)雜數(shù)據(jù)庫的可視性問題。（例如政治捐款，在此地圖上就可以看到數(shù)據(jù)）。
MemSQL 5
MemSQL開發(fā)了其同名的數(shù)據(jù)庫，用于事務(wù)處理和實時分析。在該公司公布的最新版本MemSQL 5中，提供了一系列的新技術(shù)和增強的功能，以提高軟件的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和流媒體的工作負載性能。
在新版本中，通過混合的事務(wù)處理或者分析處理將事務(wù)和分析合并成一個單一的數(shù)據(jù)庫，以支持OLTP和OLAP查詢。用戶可以在大量的寫入負載中實現(xiàn)實時查詢。借助于可插拔的認證模塊以及類似于Kerberos的工具提高了安全性。用戶可以通過使用MemSQL Streamliner來部署Apache Spark，創(chuàng)建了用戶可視化界面的實時數(shù)據(jù)管道，同時消除了批量的ETL任務(wù)。
Paxata Spring ’16 Release
Paxata的自適應(yīng)數(shù)據(jù)準備平臺,建立在Apache Spark之上，運行在最優(yōu)化的Hadoop環(huán)境中,提供了數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)質(zhì)量、語義豐富、協(xié)作和管理能力。
新版本提高了軟件的能力，通過先進filtergrams綜合數(shù)據(jù)分析，跨越列寬數(shù)據(jù)集的細粒度搜索，對于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與統(tǒng)計選項的新的選擇，以及在Hadoop壓縮文件下集成復(fù)雜的嵌套JSON/XML數(shù)據(jù)，為用戶提供了連接信息的能力。
該版本還包括新的IT控制，以提高系統(tǒng)的管理、安全性和規(guī)模。
Platfora Big Data Discovery 5.2
Platfora是一個很大的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)平臺,建立本地的Apache Hadoop 和Spark。最新的版本”democratizes（民主化）”大數(shù)據(jù)，使其更容易使用現(xiàn)有的商業(yè)智能工具來訪問Hadoop數(shù)據(jù)。
新版本提供了本地Tableau直接出口，用以準備和豐富數(shù)據(jù)集成的Tableau (畫面數(shù)據(jù)提取)數(shù)據(jù)到Tableau桌面和Tableau服務(wù)器中。其他前端BI工具可以通過lens-accelerated SQL訪問Platfora數(shù)據(jù),通過SparkSQL和ODBC處理查詢。
Platfora5.2也直接運行在Hadoop集群上，除了傳統(tǒng)的專用配置外，可以助其更容易地利用現(xiàn)有的硬件，并重新調(diào)整計算資源。用于數(shù)據(jù)可視化的Platfora Vizboard已經(jīng)得到增強，能夠”更加智能化”的默認可視化效果。
Ryft One Cluster
Ryft系統(tǒng)開發(fā)的硬件/軟件設(shè)備,使用FPGA的并行處理能力處理器加速了tb和pb級別的數(shù)據(jù)分析能力。
新版的Ryft One Cluster使用帶有開放API接口的混合FPGA / x86計算架構(gòu),該公司表示，這可以實現(xiàn)以100倍的速度加速大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，同時降低70%的成本。
新系統(tǒng)擴展了數(shù)據(jù)分析性能和存儲線性，處理分析速度達到每秒200GB以上。它可以作為一個獨立的群集或作為現(xiàn)有的Apache Spark系統(tǒng)或其他大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的一部分工作。
Tableau 9.3
Tableau公布了Tableau 9.3全面上市，在最新的版本中，其最受歡迎的數(shù)據(jù)可視化軟件可以永久地連接桌面功能和Snowflake Elastic Data數(shù)據(jù)倉庫。
Tableau Desktop 的”一直連接”功能可以更容易的與他人分享結(jié)果，同時留存在流動的分析過程中。該軟件的全球地圖覆蓋功能獲得了顯著地提升，新數(shù)據(jù)添加到了地址解析數(shù)據(jù)庫和Tableau Map Service中。
在9.3版本中，本地連接到本機連接到Snowflake Computing的云數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)更易于Tableau用戶執(zhí)行簡單和復(fù)雜數(shù)據(jù)探索和分析。這兩家公司還將繼續(xù)合作，幫助客戶將他們的業(yè)務(wù)分析過程轉(zhuǎn)移到云端。
Talena ActiveRx
Telena的軟件是用于在測試和開發(fā)、備份和恢復(fù)、歸檔和法規(guī)遵從和災(zāi)難恢復(fù)系統(tǒng)中優(yōu)化數(shù)據(jù)。
Talena最近推出了ActiveRx，是一款新的預(yù)測分析軟件，它采用機器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化，以更好地管理大數(shù)據(jù)的管理工作負載，和更準確地預(yù)測數(shù)據(jù)的可用性。
ActiveX軟件還提供了”驅(qū)動副本分析”功能，企業(yè)可以用它來把閑置的備份數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的資產(chǎn)。
Tamr Apache Spark Compatibility
Tamr的數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺擁有豐富的企業(yè)的數(shù)據(jù) ，匯聚了從企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)百甚至數(shù)千數(shù)據(jù)源進行分析。
Tamr宣布其軟件可與Apache Spark兼容，其內(nèi)存處理引擎可用于擴展機器學(xué)習(xí)，Tamr表示，其補充了機器驅(qū)動方式以備企業(yè)數(shù)據(jù)之需。
Tamr也在開發(fā)開放的接口和核心組件來支持由Spark驅(qū)動的數(shù)據(jù)監(jiān)護系統(tǒng)。
Trifacta Photon
Trifacta開發(fā)了”數(shù)據(jù)爭論”軟件,揭開了光子計算框架,新技術(shù)的核心用戶界面,在大規(guī)模的內(nèi)存數(shù)據(jù)集時為用戶提供了豐富的交互式數(shù)據(jù)探索和轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗。
數(shù)據(jù)爭論是原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化過程，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成清潔的，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可分析的，這是數(shù)據(jù)分析過程中最具有挑戰(zhàn)性的一個部分。
Photon產(chǎn)品符合Apache Arrow內(nèi)存數(shù)據(jù)架構(gòu)的說明要求，在與數(shù)據(jù)內(nèi)容交互的時候為用戶提供了即時的反饋。Photon 引擎在更高水平的計算中實現(xiàn)更多的數(shù)據(jù)探索。
