Zunehmender Bedarf an agileren Systemen
Datenanalytik und die Speichersysteme, die Datenanalytik-Workloads ermöglichen, haben sich im letzten Jahrzehnt stark weiterentwickelt. Zu Beginn der 2010er Jahre wurden Big-Data-Frameworks wie Hadoop mit den wachsenden Datenmengen immer beliebter.
Das neue Hadoop-Archiv von Postfinance basiert nun auf den Objektspeicherlösungen »HyperStore« und »HyperFile« von Cloudian. Die bisherigen herkömmliche Block- und Dateispeicher genügten nicht mehr den Anforderungen, vor allem bei der Big-Data-Analytics. Gesucht war ein hochskalierbares System mit S3-Kompatibilität, Datenmanagement und TCO-Vorteilen.
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Das neue Hadoop-Archiv von Postfinance basiert nun auf den Objektspeicherlösungen »HyperStore« und »HyperFile« von Cloudian. Die bisherigen herkömmliche Block- und Dateispeicher genügten nicht mehr den Anforderungen, vor allem bei der Big-Data-Analytics. Gesucht war ein hochskalierbares System mit S3-Kompatibilität, Datenmanagement und TCO-Vorteilen.
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MapR, Anbieter einer auf Hadoop basierenden, aber mit unternehmenstauglichen Funktionen angereicherten Datenplattform, bringt diese in Version 6.1 auf den Markt. Kubernetes-Container sind jetzt enger integriert. Zudem wurde die Sicherheit erhöht.

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Als Storage-Struktur für IoT propagieren viele Anbieter Objekt-basierten Speicher. Aber ist dies wirklich die einzige Option? Wie steht es um Lösungen wie Hadoop oder In-Memory? Wo liegen die einzelnen Vor- und Nachteile?
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Data SiloDaten-Silos können in Unternehmen zu Stolpersteinen werden. Unterschiedliche Systeme und fragmentierte oder inkompatible Daten machen die Integration der Daten und damit die Zusammenführung der Datensilos zu einer großen Herausforderung. 

 Frau mit LupeDie Nutzung von Hadoop nimmt zu, wobei sich die Lager der Fürsprecher und Gegner immer deutlicher abzeichnen. 12% der weltweit befragten Studienteilnehmer haben Hadoop bereits im produktiven Einsatz. In Europa liegt der

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