Big Data Analytics: il nuovo standard per i server mission-critical delle aziende basate sui dati

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Big Data Analytics: il nuovo standard per i server mission-critical delle aziende basate sui dati

18 Aprile 2020

Grazie all’utilizzo di Big Data Analytics è possibile analizzare quantità di dati sempre maggiori per competere nell’economia digitale: quali soluzioni implementare per ottenere il massimo valore dai dati in breve tempo? Come gestire al meglio carichi di lavoro aziendali critici?

La spesa IT nel campo di Big Data Analytics, secondo gli analisti IDC, raggiungerà 274,3 miliardi di dollari USA entro il 2022: questo è dovuto, in gran parte, alla modernizzazione delle applicazioni e dell’infrastruttura IT. Una modernizzazione rivolta ad abilitare l’analisi dei dati provenienti dalle applicazioni aziendali centrali e da iniziative emergenti come Internet of Things, robotica, sicurezza e automazione della filiera di nuova generazione.

Per poter operare in tempo reale ed essere pronte per il futuro, a livello di dati, le aziende devono unificare i sistemi di elaborazione delle transazioni e Big Data Analytics. Per velocizzare le analisi, occorre invece implementare database in-memory e memory-centric, piattaforme di analisi dei dati fondate su tecnologie ad alte prestazioni e un metodo per lo spostamento dei dati tra i diversi livelli delle applicazioni con disponibilità e sicurezza elevate.

Questo white paper, fornito da HPE, illustra i dati di un sondaggio IDC e spiega in che modo le aziende possono analizzare quantità di dati sempre maggiori per imporsi nell’era dell’economia digitale. Proseguendo la lettura, scoprirete come:

  • gestire carichi di lavoro aziendali critici
  • passare da Unix a Linux senza difficoltà
  • sfruttare la scalabilità lineare delle risorse di calcolo, memoria e I/O
  • ottenere il massimo valore dai dati in breve tempo

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