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Big Data: Emc lancia un’appliance per l’analisi unificata

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Big Data: Emc lancia un’appliance per l’analisi unificata

10 Nov 2011

di Nicoletta Boldrini

Emc lancia Greenplum Data Computing Appliance (Dca), una piattaforma specifica per l’analisi dei Big Data del mercato. Già disponibile sul mercato, Greenplum Dca dispone di un’architettura modulare che permette alle aziende di combinare un database relazionale Mpp Shared-Nothing con Apache Hadoop – unitamente alle applicazioni di BI e ELT realizzate da partner Greenplum (azienda recentemente acquisita da Emc) – in modo da ottenere una gestione contemporanea dei dati, strutturati e non, con la possibilità di estenderla a seconda delle necessità, in un’unica piattaforma unificata.
Sono quattro i moduli Greenplum Dca a oggi disponibili:
• Il modulo Greenplum Database, un’appliance di archiviazione creata ad hoc, altamente scalabile che integra a livello architetturale database, capacità di elaborazione, storage e network in un sistema di facile da implementare.
• Il modulo Greenplum Database High Capacity, studiato per ospitare grandi quantità (numerosi petabyte) di dati, senza che questo provochi aumento nei consumi di energia elettrica, incremento dei costi o riduzione degli spazi. Per le aziende che necessitano di analisi dettagliate su volumi straordinariamente grandi di dati o per quelle che cercano un archivio di lungo periodo, questa versione rappresenta l’archivio dati con il più basso costo per unità.
• Il modulo Greenplum HD, l’appliance Hadoop di trattamento contemporaneo dei dati che offre le migliori prestazioni al mondo. Abbina Hadoop con il Greenplum Database, permettendo un trattamento contemporaneo sia dei dati strutturati sia di quelli non strutturati all’interno di un’unica soluzione.
• Il modulo Greenplum Data Integration Accelerator (Dia) ospita appliance di analisi di terze parti, e le pone direttamente allo stesso livello di performance e collegamento a bassa latenza degli altri moduli dell’appliance. Questo permette di ottenere le migliori prestazioni di data loading sul mercato con un modello parallelo e scalabile, per accorciare i carichi di batch o implementare il caricamento di micro-batch.

Nicoletta Boldrini

Giornalista

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