BigData

Macrodatos

Actualmente, las empresas almacenan montañas de datos y necesitan analizar archivos pesados o conjuntos de archivos formados por millones de datos rápidamente y con un presupuesto limitado. Por ello, Apache Spark es una de las plataformas preferidas por los científicos de datos para gestionar y procesar ingentes cantidades de datos para conseguir comprender en profundidad y con rapidez la información que se encuentra dispersa en sistemas distribuidos. Su capacidad para trabajar en la memoria con enormes conjuntos de datos es uno de los motivos por los que Spark se incluye en las arquitecturas de big data. Altair permite a las empresas trabajar de manera eficiente con big data en entornos de computación de alto rendimiento (HPC) y Apache Spark para que tus datos puedan crear un alto valor añadido en lugar de ser una carga.

Big Data y HPC

Big Data y HPC

HyperWorks Unlimited - Virtual (HWUL-VA) es una solución de HPC integrada que proporciona SaaS, PaaS e IaaS a los usuarios en un único portal. Además, permite uso ilimitado de la suite de ingeniería y simulación (CAE) de Altair con PBS Professional®, el gestor de cargas de trabajo de HPC de Altair, así como portales sensibles a las aplicaciones para permitir el acceso a HPC y la visualización remota de macro datos. Y los clientes también pueden organizar sus cargas de trabajo HPC entre contenedores, cargas de trabajo de big data y la nube.

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Big Data y Análisis de Datos

Big Data y Análisis de Datos

Como herramienta de productividad, Altair® Knowledge Studio® para Apache Spark permite a los usuarios interactuar con Spark a través de una interfaz interactiva e intuitiva para generar un código operativo y usarlo en scripts de producción. Ninguna otra solución puede igualar su capacidad para manipular con tanta facilidad datos en arquitecturas de almacenamiento distribuido, incluidos grandes conjuntos de datos que tienen miles de millones de filas y miles de columnas. Una vez finalizadas las tareas de transformación de datos, se usa el mismo flujo de trabajo para construir e implementar una gran variedad de modelos predictivos.

Al poder visualizar rápidamente los datos y explicar con facilidad la información que se encuentra en enormes cantidades de datos, los equipos de análisis de datos empresariales pueden tomar decisiones con conocimiento de causa a partir de fuentes de datos como Hadoop HDFS, Amazon S3 y otros tipos de almacenamiento compatibles con Spark.

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