SQream і Hitachi Vantara співпрацюють для прискорення аналізу даних у петашкалі

Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.

Компанія SQream із Тель-Авіва, яка пропонує сховище даних із прискореним графічним процесором для обробки складних запитів і забезпечення швидкої широкомасштабної аналітики, оголосила про партнерство з постачальником рішень для керування даними та цифровою інфраструктурою Hitachi Vantara.

У рамках цього зобов’язання аналітична компанія інтегрує свою платформу прискорення даних із програмним забезпеченням Hitachi Content Software for File, високопаралельною файловою системою на основі NVMe та платформою зберігання об’єктів Hitachi Content (HCP). Комбіноване рішення, як пояснюють компанії, дозволить компаніям виконувати швидкий аналіз усіх даних у своїх системах.

"Інтегрованими технологіями є платформа SQreamDB Analytics, сховище даних на основі графічного процесора, призначене для обробки великих наборів даних із використанням сумісного синтаксису ANSI-92 SQL, а також платформа вмісту Hitachi (HCP), яка має ексабайтний масштаб локальне сховище, кілька галузевих стандартів API із масштабом від 4 до 80 вузлів», – сказав VentureBeat Бенні Єхезкель, директор з доходів у SQream. «Мета цього партнерства — надати клієнтам суттєву аналітику (до пета-масштабу) потрібна найбільш економічно ефективна спільна платформа."

Вплив пропозиції SQream-Hitachi Vantara

Ця пропозиція вже доступна для корпоративних клієнтів, надаючи їм можливість аналізувати набагато більші сховища даних із швидшими результатами та за нижчою ціною.

Подія

MetaBeat 2022

4 жовтня в Сан-Франциско, штат Каліфорнія, MetaBeat збере лідерів думок, щоб порадити, як технологія метавсесвіту змінить спосіб спілкування та ведення бізнесу в усіх галузях.

зареєструватися тут

«Комерційні клієнти в усьому світі, включаючи телекомунікаційні, промислові та фінансові установи, які використовують рішення, можуть розраховувати на можливість швидше виявляти аномалії у виробництві, мережах і шахрайську діяльність», — сказав Єхезкель. "Результати яких перетворюються на економію часу та грошей і підвищення ефективності."

В одному випадку глобальний виробник, який прагнув увімкнути виявлення аномалій за допомогою штучного інтелекту (ШІ), використав спільну пропозицію, щоб завантажувати та постійно аналізувати базу даних із кількома петами подій із датчиків виробничих машин, завантажених у тисячі таблиць. Це призвело до значного покращення загальної ефективності обладнання.

Дані зростають

Партнерство з’явилося на тлі того, що обсяг даних у компаніях продовжує зростати, що створює проблеми з аналізом усієї доступної інформації для отримання точної бізнес-аналитики та прийняття рішень.

Наразі компаніям, які хочуть виконувати поглиблений аналіз великих наборів даних, доводиться проходити через тривалі процеси вилучення, перетворення, завантаження (ETL) і запити, які призводять до того, що організації отримують цінну інформацію занадто пізніше та менш точні моделі AI та ML.< /p>

За даними IDC, очікується, що глобальна сфера даних зросте з 33 зетабайт (ZB) у 2018 році до 175 ZB до 2025 року.

Місія VentureBeat