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智能互聯 惠普更新HAVEn大數據平臺軟件

原創
云計算
HAVEn意為港口,是惠普推出的大數據平臺,包含了Hadoop、Vertica、Autonomy等產品。惠普中國區副總裁、惠普軟件集團大中華區總經理于志偉表示,“惠普希望HAVEn平臺可以成為企業大數據的安全港,幫助企業應對大數據的挑戰。”繼去年9月發布HAVEn大數據分析平臺后,近日惠普更新了HAVEn平臺中的組件,更加注重智能互聯。

如今,大數據的數量之大、種類之繁多、以及產生的速度之快,給企業帶來了巨大挑戰,大數據帶來了一場大風暴,在企業利用大數據帶來便利的同時也引發了更多的挑戰。過去,我們處理1MB的數據,只需要一些簡單的技術手段就可以完成,而今天處理PB級的數據時,若能實現與處理MB級的數據同樣的速度、質量和細化程度,才是將大數據管理到極致,這也就是惠普要做到的由從前處理大數據到今天處理小數據。

HAVEn意為港口,是惠普推出的大數據平臺,包含了Hadoop、Vertica、Autonomy等產品。惠普中國區副總裁、惠普軟件集團大中華區總經理于志偉表示,“惠普希望HAVEn平臺可以成為企業大數據的安全港,幫助企業應對大數據的挑戰。”繼去年9月發布HAVEn大數據分析平臺后,近日惠普更新了HAVEn平臺中的組件,更加注重智能互聯。

 

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惠普中國區副總裁、惠普軟件集團大中華區總經理于志偉

于志偉解釋道,“互聯的意思是聯系,智能是自動化處理。互聯智能是將機器數據與人類信息相結合,并且與業務數據相關聯。在智能互聯方面,基于IT運維管理,惠普推出新的解決方案。過去是發現問題,而今天是解決問題,解決問題是需要找出智能的、有意義的解決方法。”

為此,惠普推出了4個軟件產品,其中包括服務門戶HP Propel,運維分析軟件HP Operations Analytics,服務器虛擬化管理工具HP Virtualization Performance Viewer和智能化運維日志HP Operations Log Intelligence。

 

HP Propel是IT管理的服務門戶,通過一站式門戶提供面向消費者的購物體驗,所有活動都在一個補充當前系統的完全集成式開放框架中進行。主要適用于大型企業,將大型企業管理的不同的售后服務平臺連接在一起。

HP Operations Analytics是業內第一款HAVEn大數據n-app,它提供了新型IT管理,讓企業在一個集中位置,利用所有IT信息,特別是事件、拓撲結構和性能指標以及計算機數據日志來做好準備,準確預測、精確查明問題。支持用戶采用適用于動態 IT 環境的計算機數據、日志、事件和其他性能、故障和可用性信息,360度全方位了解業務服務和基礎設施。

 

惠普運維分析功能架構

HP Virtualization Performance Viewer可以檢測并排除虛擬化和云環境中的性能問題,以及幫助執行虛擬機分配和優化工作,有助于在各個要素互相關聯的環境中了解可視化性能數據,以便快速診斷瓶頸問題。

HP Operations Log Intelligence將情感信息與機器語言進行結合,并且內置專家集成系統,幫助用戶找到適合的解決方案。HP Operations Log Intelligence可以幫助企業的運維團隊快速從單一的解決方案獲得所有日志,并且能夠自動收集歸檔。

此外,惠普還推出了新版的HP Vertica分析平臺HP Vertica Dragline,幫助企業以更快速、更經濟地為用戶供應、搜索和存儲更多數據。惠普軟件集團應用管理技術總監王慧慧表示,“過去傳統的數據庫無法做到實時性與大容量兼得,Vertica的出現正是基于這兩點,Vertica處理的數據量非常大,查詢速度非常快,基于MPP(大規模并行處理)以及高壓縮和無節點共享等技術,通過OLAP(聯機分析處理)進行實時數據分析,比OLTP(聯機事務處理)更進一步。”

 

HP Vertica Dragline分析平臺提供了Maverick項目,提升了在線查詢能力,能在獲得定向分析和個性化分析的數據后計算其中的指標,在個別查詢的基礎上提升常用查詢或并發查詢的速度和性能。經擴展的SQL-on-Hadoop搜索和成本優化存儲無需數據遷移,并支持更多格式的數據搜索。

此外,HP Vertica Dragline增加了新的語義分析引擎(適用于微博或任何短篇的自由式文本)以及地理空間分析能力的增強。通過把情感數據和定位數據與業務數據相結合,企業可以快速地了解網絡用戶對特定品牌、產品或服務的感受。

根據IDC的調查顯示,中國區在面臨大數據首要挑戰就是缺乏適當的分析數據員工來進行大數據分析工作。對于大數據人才稀缺問題,于志偉認為,對于中國用戶,不僅僅是找到大數據專家,大數據人才一定是在本地培養、產生。大數據人才是多層面的,需要對大數據行業有正確的理解,并且數據管理人才還要和傳統數據庫專家結合,才會發揮更好的作用。

責任編輯:鳶瑋 來源: 51cto
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