Big Data

Big Data

Aujourd'hui, les organisations stockent d'immenses quantités de données, ce qui les oblige à régulièrement analyser des fichiers volumineux et des millions d'ensembles de données, et ce rapidement et dans les limites budgétaires. Apache Spark est la plateforme préférée des scientifiques des données, car elle est idéale pour gérer et traiter de grandes quantités de données afin de rapidement générer de la visibilité à partir des données des systèmes de fichiers distribués. Sa capacité à travailler en mémoire avec des ensembles de données extrêmement volumineux explique en partie pourquoi Spark est intégré aux architectures Big Data. Altair aide les organisations à travailler efficacement avec le Big Data dans les environnements de calcul haute performance (HPC) et Apache Spark, pour faire de vos données un vecteur et non un frein à la haute performance.

Big Data et HPC

Big Data et HPC

HyperWorks Unlimited - Virtual (HWUL-VA) est une solution HPC clé en main qui offre aux utilisateurs le SaaS, le PaaS et l'IaaS sur un seul portail. Elle intègre l'utilisation illimitée de la suite d'ingénierie assistée par ordinateur (IAO) Altair HyperWorks™ à PBS Professional®, le gestionnaire de charges de travail HPC d'Altair, ainsi qu'aux portails d'applications pour l'accès HPC et la visualisation à distance du Big Data. Les clients peuvent également orchestrer les charges de travail HPC entre les conteneurs, les charges de travail du Big Data et le cloud.

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Big Data et analyse des données

Big Data et analyse des données

En tant qu'outil de productivité, Altair® Knowledge Studio® pour Apache Spark permet aux utilisateurs d'interagir avec Spark via une interface interactive et intuitive pour générer du code sans erreur pour les scripts de production. Aucune autre solution ne permet de manipuler facilement les données dans des architectures de stockage distribuées, y compris de grands ensembles de données contenant des milliards de lignes et des milliers de colonnes. Une fois les tâches de transformation des données terminées, le même workflow est utilisé pour créer et déployer de nombreux types de modèles prédictifs différents.

La visualisation rapide des données et la visibilité facilement explicable tirée d'immenses quantités de données permettent aux équipes d'analyse des données de prendre des décisions éclairées à partir de sources de données telles que Hadoop HDFS, Amazon S3 et d'autres types de stockage pris en charge par Spark.

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