Hadoop 2.0: HP und Unbelievable Machine entwickeln Architektur für unternehmenskritische Big Data Prozesse

Verfügbarkeit und Geschwindigkeit deutlich verbessert

Böblingen/Berlin, 13. Mai 2014 – Big Data ist in aller Munde. Doch noch zögern nicht wenige Unternehmen. Das hat vor allem auch technische Gründe. Insbesondere die Frage nach der Verfügbarkeit der Daten und der Datensicherheit entpuppt sich immer wieder als größter Hemmschuh. Da inzwischen unternehmenskritische Daten auf den Big Data Servern liegen, kann es sich kein Unternehmen mehr leisten, dieses Thema nur nachgelagert zu betrachten. Mit Hadoop 2.0 brechen jedoch neue Zeiten an. HP Deutschland und die Big Data Spezialisten von The unbelievable Machine haben nun gemeinsam eine Referenzarchitektur entwickelt, um die Verfügbarkeit der Daten und die Geschwindigkeit deutlich zu erhöhen.

Innovative Lösungsansätze
Big Data Lösungen haben heute Anforderungen die bei Online-Speicher Umgebungen bereits lange zum Standard gehören. “Wir brauchen Lösungen die es sowohl kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), sowie Enterprise Unternehmen ermöglicht neue Geschäftsmodelle kosteneffizient und sicher zu entwickeln. Als einziger Hersteller können wir eigene, integrierte Lösungen vom Server über Storage, Netzwerk und Software bieten um diesen Anforderungen zukunftsorientiert gerecht zu werden “, sagt Andreas Bachmann, Leiter des HP Big Data Kompetenz Team in Deutschland.

Kein Single-Point-Of-Failure
Erstmals ist in einem Hadoop Cluster kein Single-Point-of-Failure (SPOF) mehr vorhanden. “In der Vergangenheit war es sehr aufwändig den zentralen Server (Name Node) abzusichern. Mit den neuen Funktionalitäten von Hadoop 2.0 können wir jedoch ohne großen Aufwand ein Höchstmaß an Datensicherheit anbieten”, sagt Andreas Bachmann, Presales Manager Storage und Leiter des HP Big Data Kompetenz Team in Deutschland.

Neue Big Data Generation
The unbelievable Machine bietet die Referenzarchitektur als reines Platform-Hosting an oder aber als Hadoop-as-a-Service. Damit kommen Sie dem Bedürfnis vieler Unternehmen entgegen, die diese großen Datenmengen nicht mehr selber verwalten wollen und in den meisten Fällen auch das Know-How dazu nicht aufbauen können. Die Berliner sind echte Big Data Pioniere und wurden 2013 von den Analysten von Gartner als einziges europäisches Unternehmen im Bereich Big Data zum Cool Vendor gekürt. Große, namhafte Kunden vertrauen bereits seit 2011 auf die Hadoop-Expertise der Berliner Big Data Pioniere. Entsprechende Projekte hat The unbelievable Machine im Retail, eBusiness oder eCommerce schon umgesetzt. “Durch den Proof Of Concept mit HP erbringen wir den Nachweis, dass auch unternehmenskritische Geschäftsmodelle reif für Big Data Prozesse sind”, so Ravin Mehta, Geschäftsführer von The unbelievable Machine.

Effizienter, schneller, sicherer
Die Referenzarchitektur ist skalierbar für jede Unternehmensgröße. HP verwendet in den Hadoop Servern (Worker Nodes) teilweise Flash Speicher und beschleunigt damit den Verarbeitungsprozess. Dadurch entstehen zwei verschiedene Speicherklassen auf den Hadoop Servern um die Daten möglichst kosteneffizient zu verwalten. The unbelievable Machine erweitert das Hadoop 2.0 Angebot noch durch Backup und Recovery Dienstleistungen speziell für eine Hadoop Umgebung. Damit ist die höchste Datenintegrität gewährleistet.

“Bisher wurde mehr über den Einsatz von Big Data geredet als tatsächlich ernsthafte Projekte umgesetzt wurden”, so Ravin Mehta. “Jetzt haben wir gemeinsam die Grundlage für die flächendeckende Einführung von Big Data Prozessen geschaffen.” Bildquelle: 

The unbelievable Machine Company GmbH mit Sitz in Berlin ist der Spezialist für Cloud Computing, Web Operations und Big Data. Das mehrfach zertifizierte *umDataCenter und die innovative *umCloud-Lösung der 3. Generation liefern die Infrastruktur für die technischen Herausforderungen der digitalen Wirtschaft. Für neue Erkenntnisse sorgt *umDataScience: es analysiert Big Data mittels Machine-Learning-Algorithmen und dem Ökosystem Hadoop, um bislang Unbekanntes über Kundenverhalten und -motivation zu entdecken.

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