大きい データ分析、最新のデータセットは急速に大きくなりすぎて複雑になり、従来の方法で処理できなくなりました。 IoTセンサーは、生成されるデータの量が非常に多く、このデータの保存、処理、管理が複雑なため、一般的なデータセンターインフラストラクチャに克服できないハードルを生み出します。 そのため、お客様は次のようなユースケースでビッグデータワークロードの極端な規模をサポートする分散処理アプリケーションに目を向けています。
- 地震学研究
- 大規模に検索
- 業界全体の詳細な分析
このようなアプリケーションのビッグデータ分析をサポートするには、企業は非常に高いスループットをサポートする堅牢で統合された分散型バックエンドストレージを備えている必要があります。 The Qumuloファイルデータプラットフォーム 組織がセンサーデータを簡単にキャプチャして保存し、自動化のためのAIモデルを構築できるようにします。 私たちの 分散ファイルシステム 数ペタバイトに拡張でき、管理が簡単で、Qumuloの高度なAPIを使用して、ApacheSparkなどの自動化環境に統合できます。
Apache Sparkは、ビッグデータ分析処理用の統合エンジンであり、ストリーミング、SQL、機械学習、グラフ処理用の組み込みモジュールを備えています。 よく見る この5分間のデモでは、IoTワークフローの管理がいかに簡単かを確認できます。 Apache Spark およびQumuloファイルデータプラットフォーム。
費用効果の高いパフォーマンスでビッグデータ分析を管理する
ビッグデータストレージ はますます懸念されており、大規模なデータセットから情報に基づいた決定を下す能力は、今日の企業や研究機関にとって重要です。 Qumuloのソフトウェアは、ビッグデータ分析ワークロードの処理に必要なパフォーマンス、スケーラビリティ、およびエンタープライズ機能を備えた最新のファイルストレージシステムです。 見る Qumuloの顧客が私たちにどのように依存しているか スマートカーの構築、ポストプロダクションの開発など、ミッションクリティカルなアプリケーション向け 特殊効果 大ヒット映画、重要なCOVID-19研究の実施、および数百万のドキュメントの管理に使用されます。
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