15 декабря 2015 г.

Рынок быстро растет

Сегмент технологии больших данных остается одним из самых быстро растущих в ИТ-отрасли. В ноябре IDC опубликовала новый прогноз, что рынок инфраструктуры, ПО и услуг для Big Data будет демонстрировать среднегодовой темп роста (CAGR) 23,1% вплоть до 2019 года, и общие расходы на конец этого периода достигнут 48,6 млрд. долл. В частности, IDC ожидает, что продажи ПО для Big Data продемонстрируют CAGR 26,2%. Поэтому неудивительно, что на рынок выходит всё больше новых продуктов. CRN/США выбрал десять наиболее интересных предложений, появившихся в этом году.

Apache Spark

Помимо платформы Hadoop, наверно, нет другой столь же революционной технологии на рынке Big Data, как Apache Spark. Этот мощный механизм обработки-в-памяти кардинально ускоряет работу Hadoop, открывая возможность создания приложений бизнес-аналитики, способных работать в потоке данных в реальном времени, что не было возможно раньше.

Spark — это свободное ПО, но есть также коммерческая версия, предлагаемая компанией Databricks, учредителями которой были первые разработчики Spark. Последняя на сегодня версия Spark 1.5, дебютировавшая этой осенью, включает ряд изменений, которые повышают ее производительность, удобство использования и устойчивость в работе.

BlueData EPIC 2.0

Компания BlueData Software является разработчиком платформы EPIC, с помощью которой организации могут внедрять приложения и инфраструктуру обработки больших данных. EPIC использует технологию виртуализации, позволяя проще и с меньшими затратами внедрить Hadoop-как-услугу в локальной рабочей среде.

Версия 2.0, дебютировавшая в сентябре, использует всё более популярные контейнеры Docker, упрощая построение кластеров Hadoop. Также, она включает теперь функциональность Apache Spark и расширенную витрину приложений, дающую доступ к другому ПО и инструментам аналитики для Big Data.

В сентябре BlueData вступила также в партнерство с Intel в рамках совместного проекта, который позволит ее платформе работать с архитектурой ЦОДов на базе процессоров Xeon.

BlueTalon Policy Engine

ПО компании BlueTalon имеет целью обеспечить безопасность данных в среде Hadoop, баз данных SQL-типа и в других типах среды для больших данных. Ее BlueTalon Policy Engine призван устранить недостатки Hadoop, касающиеся безопасности, помогая ИТ-отделам обеспечить управление доступом к данным, когда подразделения и даже конкретные пользователи требуют разного уровня авторизации при просмотре одних и тех же данных.

В июле BlueTalon вступила в партнерство с Microsoft, в рамках которого ее Policy Engine будет интегрирован с Azure HDInsight, реализацией Hadoop для облачной платформы Microsoft. В августе Cloudera (разработчик Hadoop) сертифицировала ПО BlueTalon для своего дистрибутива платформы.

WebFocus Express (Information Builders)

WebFocus — это флагманское ПО бизнес-аналитики компании Information Builders (IBI), ориентированное на корпоративный сегмент. В этом году стартовала Lite-версия WebFocus Express, ориентированная на сегмент мелкого и среднего бизнеса, которая продается исключительно через реселлеров.

Изначально IBI разработала WebFocus Express для IBM, которая продает ее под названием DB2 Web Query. Вывод этого ПО на рынок СМБ ясно демонстрирует стремление компании расширить свое присутствие в канале.

Powered by Looker

Компания Looker предлагает SaaS-платформу бизнес-аналитики, которая дает инструменты BI, позволяющие действовать, непосредственно в руки тех, кому они больше всего нужны, заявляет компания.

В этом году стартовал новый сервис Powered by Looker, который позволяет организациям, независимым поставщикам ПО (ISV) и VAR’ам встроить функции аналитики Looker в любое приложение, вебсайт или портал. Поставщики решений получили возможность быстро внедрять инструменты аналитики данных для своих заказчиков.

MongoDB 3.2

MongoDB — одна из СУБД следующего поколения NoSQL-типа, появившихся на рынке в последние годы, которые позиционируются как альтернатива традиционным реляционным СУБД и лучше приспособлены к тому, чтобы справиться с громадными объемами данных. Подобные СУБД предлагают также компании DataStax и Couchbase; Тест-центр CRN уже представлял Couchbase N1QL как один из самых замечательных продуктов на рынке Big Data, появившихся в первой половине этого года.

Версия MongoDB 3.2, представленная в ноябре, — значительный шаг в продвижении на корпоративный рынок. Она включает механизм хранения данных, который обеспечивает шифрование «на лету», а также данных долгосрочного хранения, что является необходимостью в сфере финансовых услуг, здравоохранения, ритейла и в госучреждениях. Новая версия включает также механизм хранения-в-памяти, открывая возможность создания приложений высокой пропускной способности, работающих в реальном времени, — например, для обнаружения мошенничества или рекомендательных онлайн-сервисов в ритейле.

Chargeback Reporting Tools (Pepperdata)

Администрирование систем обработки больших данных, и с технической, и с точки зрения пользования — весьма непростая задача. Компания Pepperdata разрабатывает инструменты, предназначенные для администрирования и оптимизации кластеров Hadoop в реальном времени, позволяя повысить эффективность таких систем.

В этом году компания добавила функции внутреннего биллинга, упростив отслеживание и разнесение затрат по подразделениям в распределенных системах на базе Hadoop. Автоматизация этой рутинной функции должна ускорить более широкое принятие Hadoop для типовых бизнес-процессов.

QlikSense Enterprise 2.0

Компания Qlik — один из ведущих вендоров визуализации данных: она предлагает ПО «интерактивной аналитики» QlikView, составленное из готовых аналитических приложений. В конце прошлого года был предложен новый пакет QlikSense — более мощный инструмент, который позволит специалистам по изучению информации создавать собственные интерактивные приложения визуализации данных.

В этом году компания выпустила QlikSense Enterprise 2.0 — крупное обновление своего ПО со множеством новых функций. Так, новая функция визуального профилирования данных Smart Data Load сводит данные из разрозненных источников в одно аналитическое приложение, а новый инструмент Qlik DataMarket позволяет вводить информацию из внешних централизованных источников данных в QlikSense и объединять их с внутренними операционными данными и файлами для анализа.

Elastic Data Warehouse (Snowflake)

Построение собственного локального хранилища данных по-прежнему остается сложным и дорогостоящим предприятием. Компания-стартап Snowflake, учрежденная в 2012 году и официально вышедшая на рынок в 2014 году, поставила целью изменить ситуацию, разработав сервис хранилища данных, полностью размещенный в облаке.

Эта цель была достигнута в июне: компания предложила Snowflake Elastic Data Warehouse — хранилище данных на базе SQL, предлагаемое как SaaS в облаке Amazon Web Services (AWS). В него встроена поддержка всевозможных типов данных, и сервис способен работать со структурированными и полуструктурированными данными (к этому второму типу относится всё большая часть анализируемых машинных данных). Сервис обеспечивает высокий уровень готовности корпоративного класса, аварийное восстановление и безопасность.

Splice Machine 2.0

Извлечение информации (и сопутствующей ценности) из Hadoop — весьма непростой процесс. Как результат, появилось множество стартапов, предлагающих различные технологии и подходы, помогающие упростить работу с Hadoop.

Одной из самых заметных является компания Splice Machine, в мае выпустившая свою реляционную SQL-СУБД-на-Hadoop, которая позволяет масштабировать приложения реального времени и текущую аналитику, используя типовое оборудование и без переписывания кода.

Только что выпущена бета-версия Splice Machine 2.0 с поддержкой механизма обработки-в-памяти Apache Spark (см. выше), что значительно повысило скорость обработки базы данных Splice Machine, позволив одновременно выполнять обработку транзакций и задачи бизнес-аналитики, и в этом ее большое преимущество, так как грань между задачами OLTP и OLAP всё больше стирается.


© 2015. The Channel Company LLC. Initially published on CRN.com, a The Channel Company website, at https://www.crn.com. Reprinted with permission.

Источник: Рик Уайтинг, CRN/США