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Panoramica

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 l'archiviazione distribuita e l'elaborazione di insiemi di dati di grandi dimensioni e multi-sorgente. HDP modernizza l'infrastruttura IT e mantiene i dati al sicuro, su cloud o in locale, mentre aiuta a indirizzare i nuovi flussi di fatturato, aumentare la soddisfazione dei clienti e controllare i costi. 

HDP consente una distribuzione semplificata delle applicazioni, carichi di lavoro di machine learning e deep learning, l'immagazzinamento di dati in tempo reale, sicurezza e governance. È una componente chiave di un'architettura dati moderna per dati a riposo.

 

Perché HDP?

L'ultima versione HDP offre nuove funzionalità per l'impresa al fine di consentire la distribuzione semplificata delle applicazioni, nuovi carichi di machine learning/deep learning, l'immagazzinamento di dati in tempo reale, sicurezza e governance. È una componente chiave della moderna architettura dati.

HDP Diagram

Vantaggi e funzionalità

Un servizio basato su container che permette di costruire e implementare applicazioni in pochi minuti. La containerizzazione rende possibile eseguire più versioni di un'applicazione, consentendo di creare rapidamente nuove funzionalità nonché sviluppare e testare nuove versioni di servizi senza interferire con quelle precedenti. HDP supporta applicazioni di terze parti in container Docker nonché in container nativi YARN. La cancellazione di codice aumenta l'efficienza di archiviazione del 50%, consentendo la replica efficiente dei dati per un minore costo totale di proprietà.

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.

L'hub dati facilita la gestione, il monitoraggio e l'orchestrazione di tutti i servizi da un unico pannello di controllo su tutti gli ambienti.

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