Hortonworks DataFlow 3.0 Vereenvoudigt Ontwikkeling van Streaming Analytics Applicaties
SAN JOSE, Californië, 12 juni 2017 /PRNewswire/ -- DATAWORKS SUMMIT/HADOOP SUMMIT -- Hortonworks, Inc. ® (NASDAQ: HDP), een toonaangevend innovator van open en connected data platforms, maakt vandaag de algemene beschikbaarheid bekend van Hortonworks DataFlow (HDF™) 3.0, de volgende generatie van zijn open source data-in-motion platform. HDF stelt klanten in staat om, zowel in het datacenter als in de cloud, alle data in real-time te verzamelen, beheren, analyseren en bewerken.
Door de groei van het Internet der Dingen komen nieuwe paradigma data beschikbaar vanaf mobiele apparaten, draagbare technologie en sensoren waarmee bedrijven bruikbare bedrijfsinformatie in real-time kunnen ontsleutelen. Volgens een schatting van Gartner zal "in 2020 70% van alle organisaties gebruikmaken van data streaming om real-time analytics te kunnen uitvoeren."* De invoering van HDF vindt ieder jaar dan ook op steeds grotere schaal plaats. HDF is het eerste open source platform in deze sector waarop ondernemingen snel streaming applicaties kunnen bouwen voor real-time analytics.
"Bedrijven moeten, om de concurrentie voor te blijven in de onderling verbonden wereld van vandaag, gebruikmaken van de inzichten die hen geboden worden via allerlei data," aldus Scott Gnau, chief technology officer van Hortonworks. "Dit is in toenemende mate een vereiste tijdens het beginpunt waarop data ontstaan op de aangesloten apparaten. Het is daarom van cruciaal belang beslissingen te nemen die zo dicht mogelijk liggen bij het edge device. Ons HDF 3.0 platform zal de ervaring van onze klanten verbeteren doordat zij op eenvoudiger manier streaming analytics applicaties kunnen creëren en gebruiken om te komen tot real time analytics."
Streaming Analytics Manager
HDF 3.0 introduceert de Streaming Analytics Manager (SAM), waarmee ontwikkelaars, analisten en beheerders van applicaties in staat zijn streaming applicaties te bouwen zonder ook maar een regel code te schrijven, een aanzienlijke vereenvoudiging van het proces die tevens de marktintroductietijd van de applicatie bespoedigt. Met behulp van een simpele drag-and-drop interface maakt SAM het gebruikers gemakkelijk om streaming applications op HDF te ontwerpen, ontwikkelen, testen, in gebruik te nemen en te onderhouden.
Schema Register
Een nieuwe gedeelde opslagplaats van schema's maakt flexibele interactie tussen applicaties mogelijk via meerdere streaming engines waaronder Apache Kafka, Apache Storm en Apache NiFi. Customers benefit from end-to-end data governance and increased operational efficiency.
Uitgebreide Samenwerking met IBM Power Systems
HDF 3.0 is tevens voor het eerst beschikbaar voor IBM Power Systems om een breed scala aan streaming analytics applicaties te ondersteunen op servers die zijn ontworpen voor data-intensieve workloads als big data en cognitive analytics. De combinatie van HDF en Power Systems zorgt voor toonaangevende bedrijfsresultaten en hoge efficiëntie in streaming analytics en vereenvoudigt het beheer van data-in-motion workloads.
"IBM is verheugd over de uitbreiding van partners met Hortonworks, waarmee we klanten versnelde data analytics kunnen bieden voor cognitieve applicaties," aldus Tim Vincent, vice president en IBM Fellow, Cognitive Systems Software. "Met HDF op Power Systems brengen wij performance die toonaangevend zal zijn binnen de industrie naar de rand van het data platform om zo de concurrentievoorsprong van onze klanten te vergroten."
Meer informatie over HDF 3.0 zal worden gegeven tijdens het webinar op 12 juli 2017 om 11:00 PT (18:00 UTC). Aanmelden kan hier .
Hortonworks en HDP zijn geregistreerde handelsmerken of handelsmerken van Hortonworks, Inc. en dochterondernemingen in de Verenigde Staten en andere rechtsgebieden. Voor meer informatie, ga naar www.hortonworks.com. Alle overige handelsmerken zijn eigendom van hun respectievelijke eigenaars.
Media Contact
Michelle Lazzar
+1-408-828-9681
[email protected]
*Harness Streaming Data for Real-Time Analytics – 3 november 2016
Logo - http://photos.prnewswire.com/prnh/20140227/SF73721LOGO
Share this article