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Fin dall’inizio della sua immissione sul mercato, MapR focalizzata sul file system come un asse di innovazione. Riconoscendo che i nativi Hadoop Distributed File System (HDFS) impossibilità di ospitare gli aggiornamenti dei file era un bloccanti per un sacco di clienti Enterprise, MapR mettere un HDFS interfaccia standard NFS (Network File System) per assicurarsi che il vincolo di andare via.
Mentre apparentemente semplice, la possibilità per Hadoop per vedere un file system standard come il suo proprio significato che un sacco di dati già presenti in azienda possono essere trattati da Hadoop. Significava anche che non Hadoop sistemi di condivisione di dati e di lavorare in modo cooperativo con Hadoop. Che ha fatto Hadoop, più economico, più fruibile e più rilevanti. Per molti clienti, si è trasformato Hadoop da un marginale tecnologia per una critica.
Torna al file system
Mentre MapR successivamente ha innovato sul database, in streaming e bordo computing livelli, e ha abbracciato contenitore di tecnologia, annuncia oggi un importante aggiornamento della piattaforma che risale al file di sistema di innovazione. Ma questa volta non si tratta solo di fare i file di aggiornamento-in grado, grazie all’integrazione di diversi file di sistema tecnologie, on-premise e nel cloud, e di farli lavorare insieme.
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Il nucleo dell’innovazione è di tutto e di integrazione tra l’MapR file di sistema (MapR-FS) e Amazon Simple Storage Service (S3) file system protocolli. Questa integrazione si manifesta in più di una forma, e c’è qualche sottigliezza qui, in modo da portare con me.
S3, per due
Il primo punto di integrazione è il supporto per un S3 interfaccia su MapR-FS, via la nuova MapR Oggetto Dati Servizio. Questo permette alle applicazioni che sono compatibile S3 per leggere e scrivere i dati memorizzati in MapR-FS. Dal momento che l’S3 protocollo è supportato non solo da S3 stessa, ma anche da locale file system, l’ecosistema di supporto per il protocollo è robusto. Ora MapR-FS è parte di quell’ecosistema.
MapR Oggetto i Servizi di Dati
Credito: MapR
Ma l’integrazione non finisce qui; funziona in altra direzione. Questo per dire che S3 compatibile con volumi di archiviazione, tra cui effettivo S3 secchi in Amazon Web Services (AWS), cloud, possono essere raccolti in MapR-FS, fornendo un più economico opzione di archiviazione per contenere i dati per le applicazioni che hanno bisogno solo di accesso poco frequente.
Premium livelli
MapR-FS ora incorpora anche la cancellazione di codifica per un veloce trasferimento, in una posizione ideale sul disco a stato solido (SSD) di media. Insieme con standard compatibile S3 storage nativo e MapR-FS, questo permette per il tiering dello storage, permettendo che cosa MapR chiama “multi-temperatura” piattaforma dati. I clienti possono inserire caldo (a cui si accede frequentemente) dati sulle prestazioni ottimizzato per Ssd; caldo (e raramente utilizzati) dati convenzionali dischi di filatura, e il freddo (raramente accessibili) i dati sulla S3 di storage compatibili, tra cui Amazon S3.
Tiered storage è il fattore abilitante per mantenere tutti i dati sono accessibili, in modo economicamente efficiente di moda. Che a sua volta permette di analytics e AI a essere molto più efficace e potente. Non si sa mai quando che i vecchi dati sarà importante in particolare l’analisi di esercizio. E a volte la macchina migliore modelli di apprendimento sono quelli che sono stati costruiti su una profonda, dati storici, oltre al più recente raccolti varietà.
Non solo rendono possibile; rendere più facile
Ma di tiered storage non può consentire a tutti che se è solo un manuale di strategia di memorizzazione. Per fortuna, questa nuova MapR release della piattaforma rende il posizionamento di dati diversi su diversi tipi di supporto automatizzato, attraverso dichiarativa politica, e tutti i livelli di dati sono raccolti in un unico spazio dei nomi in modo che si sentono come un singolo file di sistema.
C’è molto di più:
Importanti ottimizzazioni delle prestazioni, compresa la posizione dei metadati e file stub in nativo MapR-FS strato per S3 dataSecurity caratteristiche come la crittografia automatica di tutti i dati per impostazione predefinita e Proteggere i File-based services con NFSv4Simple GET e PUT operazioni per spostare i dati fisicamente tra i livelli di caratteristiche Forti come pianificato o automatico richiamo di file per spostare i dati da una più elevata latenza livelli a bassa latenza livelli quando diventa appena relevantSupport per la tolleranza di caratteristiche come il disaster recovery cluster nel cloud attraverso il mirroring dal MapR cluster MapR-XD cloud storage in AWS, Google Cloud Platform e Microsoft Azure
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In aggiunta a quanto sopra, MapR integrazione di Apache Scintilla 2.3 e Trapano 1.14; il supporto per Kafka KSQL; e MapR-DB lingua binding per Python e Node.JS rendere analisi e AI più accessibile per una varietà di sviluppatori e gli utenti aziendali. Questa accessibilità è un ottimo complemento per l’extra di abilitazione previsto dalla livelli di storage.
Divisione pensieri
Il cuore di big data analytics e infatti AI coinvolge grandi volumi di dati grezzi memorizzati come piatto (delimitato, JSON, XML, etc.) i file. Che rende i file di sistema critico nel rendere operativa e l’ottimizzazione di analytics e AI. Aggiungere strato di astrazione attraverso le molte e diverse tecnologie di storage e le posizioni disponibili oggi, sia on-prem e basato su cloud, è la chiave per rompere i silos di dati e di effettuare i necessari dati facilmente accessibili. E che, a sua volta, è ciò che rende superiore analytics e macchina di apprendimento possibile.
Questa ultima MapR release della piattaforma sarà disponibile nel terzo trimestre di quest’anno, cioè entro i prossimi tre mesi di calendario.
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