Archivia, elabora e analizza in modo sicuro tutti i tuoi dati a riposo strutturati e non strutturati
Hortonworks Data Platform (HDP) è un framework open source per lo storage distribuito e l'elaborazione di insiemi di dati di grandi dimensioni e multisorgente. HDP modernizza l'infrastruttura IT e mantiene i dati protetti, su cloud e on premise, aiutando a stimolare nuovi flussi di ricavi, migliorare la soddisfazione dei clienti e tenere sotto controllo i costi.
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Vantaggi e funzionalità
- Offre maggiore velocità nella distribuzione a minore TCO (Costo totale di proprietà)
- Informazioni dettagliate in tempi più rapidi per decisioni più intelligenti
- Il percorso più veloce per ottenere dati su tutti i cloud
- Un'interfaccia SQL tra query storiche e in tempo reale
- Controllo degli accessi pensato per le aziende e metadati per la sicurezza e la governance
HDP fornisce la base per supportare GPU nei cluster Apache Hadoop e migliorare le prestazioni dei calcoli necessari per i casi d'uso per data science e AI. Consente il raggruppamento GPU per la condivisione di risorse GPU con più carichi di lavoro per una maggior redditività. Supporta inoltre l'isolamento GPU, che dedica una GPU a una specifica applicazione in modo che nessun'altra applicazione possa accedere a quella GPU.
HDP include un'anteprima tech containerizzata di TensorFlow combinata con il pooling GPU per progettare, costruire e formare in modo più semplice modelli di deep learning.
HDP offre la libertà di distribuire i carichi di lavoro sui big data in ambienti ibridi e multicloud senza legarsi a una specifica architettura cloud. I clienti possono facilmente creare e gestire cluster di big data con qualsiasi impostazione cloud. HDP è indipendente dal cloud e automatizza la fase di provisioning per semplificare la distribuzione di big data e ottimizzare l'utilizzo delle risorse cloud.
Supporto all'archiviazione cloud per memorizzare infinite quantità di dati in formato nativo, tra cui Microsoft ADLS, WASB, S3 e Google Cloud Storage. Cloudbreak consente il facile provisioning di cluster nel cloud, distribuendo HDP al provider cloud desiderato.
HDP include migliori prestazioni di ricerca per concentrarsi sulle query più veloci. Hive LLAP, il più veloce motore Apache Hive, opera in ambiente multi-tenant senza creare concorrenza tra risorse. Questa integrazione accelera drasticamente le query generalmente utilizzate in scenari di Business Intelligence, come ad esempio le query join e di aggregazione. Oltre all'ottimizzazione delle query, Hive permette inoltre la creazione di pool di risorse, per le allocazioni di risorse specifiche.
HDP consente transazioni ACID per impostazione predefinita, rendendo più semplici gli aggiornamenti nelle tabelle Hive e il supporto ai requisiti GDPR. In quanto database in tempo reale, Hive elimina il divario prestazionale tra carichi di lavoro a bassa latenza e quelli a elevata produttività al fine di elaborare più dati più velocemente.
HDP continua a offrire governance e sicurezza completa. La sicurezza di HDP è integrata in strati e include funzionalità per l'autenticazione, l'autorizzazione, l'attribuzione di ruoli e la protezione dei dati. L'integrazione delle politiche di sicurezza e governance permette ai professionisti della sicurezza di impostare regole basate sulla classificazione. Inoltre, la governance dei dati permette alle organizzazioni di applicare una classificazione coerente in tutto l'ecosistema dei dati.
Le funzionalità aggiuntive consentono il controllo degli eventi per ottenere dati più specifici e dettagliati, rendendo più facile il lavoro dei revisori. I revisori e gli utenti possono vedere l'intera catena di affidamento dei dati man mano che questi si muovono attraverso l'ecosistema. La propagazione di tag consente a revisori e utenti di vedere i movimenti di dati in tutta l'azienda e conservare il contesto dei dati sensibili. I criteri basati sul tempo consentono l'accesso temporaneo a un determinato utente.