Nul
Als de verwerking van gegevens in beweging beweert dat een groter deel van big data workloads, de messing ring is het een eerste klas burger met data in rust. De nieuwe versie van de MapR converged platform dat vanuit de invalshoek van controle: data in beweging en data in rust, kan nu worden beheerd vanuit hetzelfde glas. Noem het de convergentie van het besturingselement op een data-platform dat MapR rekeningen als geconvergeerd.
De nieuwe versie, MapR Converged Platform 6.0 wordt aangekondigd vandaag, ook consolideert meerdere security-gerelateerde functies en introduceert een nieuwe change data capture (CDC) mogelijkheden. In combinatie met MapR de recente aankondiging van de Data Science Raffinaderij, het thema van de 6.0 release wordt gegoten als het bevorderen van DataOps.
De achtergrond is dat MapR posities van het platform, als meer dan alleen Hadoop. Terwijl andere Hadoop providers ondersteunen het beheer van gegevens en data in rust in beweging, MapR uniek handgrepen binnen één cluster-dat is de kern van de facturering als een geconvergeerd platform. En de aankondiging eerder dit jaar host containers en abstract zijn opslag baanbrekend als een big data-platform, terwijl het openen van een nieuw front in de file storage-markt.
Het hoogtepunt van de 6.0 release is een uitgebreid en meer gedetailleerd MapR Controle Systeem. Net als zijn rivalen, MapR biedt een ruit van glas voor het instellen, bewaken, en het beheren van hun clusters. In de nieuwe versie van het besturingssysteem wordt meer gedetailleerde analyse op een lager hieronder bestandssysteem naar volume -, tabel-en stream-niveaus. Dat is waar je het ongrijpbare mogelijkheid tot het beheren van data in beweging en in rust op hetzelfde scherm.
Een gerelateerde functie is het stroomlijnen en uitbreiden van de dekking van een aantal security-gerelateerde functies, die kan worden geactiveerd met een enkele klik. De nieuwe versie voegt enkele klik activering van de codering op de draad (voor data in beweging) en de handhaving van de verificatie. Maar de release stopt kort als het gaat om het versleutelen van de data in rust; want dat moet je nog steeds naar een lager niveau in sommige Linux-bestandssysteem hulpprogramma ‘ s. Wij zien dit als MapR de volgende logische stap als je gaat om te convergeren beveiligen van gegevens en de toegang tot het.
Een veel voorkomende pijn punt voor het beheer van Hadoop-clusters (we gebruiken het H-woord, zelfs als MapR niet) is dat de beveiliging niet altijd betrekking op alle onderdelen. In de 6.0 release, MapR is het ondersteunen van één-klik op verificatie en versleuteling die op de draad naar de onderdelen die duidelijk strategisch: de core file system (MapR-FS), de NoSQL-database (MapR-DB), data warehousing (Korf), data flow (MapR Streams), interactieve query (Apache Analyseren), compute (Vonk). Gegeven MapR de focus op de controle van systeem -, Boor -, en Stromen, is het niet verwonderlijk dat de nieuwe mogelijkheden niet uit te breiden tot onderdelen die niet strategisch om het platform: Sentry, Storm, en de Impala.
Andere nieuwe en recent aangekondigde features die deel uitmaken van de 6.0 release zijn een nieuwe change data capture (CDC) de mogelijkheid biedt ondersteuning voor een functie, dat is de kern van de enterprise database wereld. In dit geval, MapR is facturering het als een belangrijke component van de real-time gegevens binnenkrijgt dat kan worden gebruikt voor de training en verfrissende machine learning modellen die, met behulp van MapR de container ondersteuning, kan worden uitgevoerd als microservices. Het speelt in op een recente secundaire indexing-functie toegevoegd aan MapR-DB dat kan worden gebruikt voor het representeren van unieke gevallen, zoals met betrekking tot specifieke analytische modellen of gematerialiseerd uitzicht.
MapR is het plaatsen van een DataOps spin op de nieuwe release vanwege de affiniteit van meer controle en CDC functies die kunnen worden gebruikt door de recent aangekondigde Data Science Raffinaderij. De raffinaderij is ontworpen ter bevordering van self-service data science. Dit grijpt terug naar het leidende begrip van data science: om te slagen moet je om te falen snel, en je kan alleen maar mislukken snel als u een volledige zichtbaarheid en controle over real-time processen. MapR is niet de enige big data-platform provider die is het verstrekken van hulpmiddelen voor het inschakelen van gegevens wetenschappers hun modellen in productie, maar hun converged architecture biedt een one-stop-shop voor mensen die op zoek om te falen snel.
Verwante Onderwerpen:
Data Management
Digitale Transformatie
Robotica
Het Internet van Dingen
Innovatie
Enterprise Software
0