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IBM推广Power大数据企业级解决方案日前,IBM在中国上海举办了主题为“驭数有术,智胜大数据”的2013 Power开启大数据业务高峰论坛,在会上展示了当今最佳的企业级大数据和分析基础架构平台IBM Power Systems,以及Power平台上全面覆盖各种复杂行业应用场景的企业级大数据和分析应用解决方案。 蓝色大象厚积薄发数据时代舞姿翩翩 IBM是目前业界唯一集咨询、服务、软硬件等综合能力于一体的厂商,在全球拥有3万多个大数据和分析应用客户,是大数据和分析领域的绝对领导者。30多笔与分析相关的收购,400多位顶尖数学家,9000多名业务分析顾问,使IBM能够提供业界最完整的企业级大数据和分析解决方案,针对企业级大数据和分析应用的不同场景,全面满足企业级客户对大数据和分析的需求。 在硬件方面,Power在企业级大数据和分析领域应用最早、最广泛,金融、电信等行业的大部分数据库、数据仓库和分析解决方案都基于Power平台。POWER7+芯片本身的多线程、高吞吐特点说明其就是为大数据应用而设计的企业级系统。即将于2014年发布的POWER8又将把Power平台处理大数据和分析工作负载的能力进一步大幅提升。当今最顶级的大数据和分析系统沃森就是基于Power平台的。 在软件方面,IBM一直以来都通过强劲的收购和创新的研发策略加强在大数据分析领域的领先优势,自2000年以来,在IBM收购的近百家公司中,大数据和分析领域的收购超过35家。到目前为止,IBM在分析软件收购方面已经投入了超过160亿美金,而这一数字仍在不断增长中。IBM每年在大数据和分析领域研发上的投入也高达40亿美元。仅2012年,IBM就在大数据领域获得了近500项专利。 在服务方面,凭借多年端到端服务于企业级客户的经验积累,IBM的大数据实践已经深入到包括中国在内的全球市场的各个行业,包括电信、金融、医疗、零售、制造等众多客户已在IBM大数据平台及大数据分析等技术和理念支持下获得收益。 Power构建全面、高效的企业级大数据和分析平台 IBM系统与科技部大中华区Power Systems总经理侯淼表示:“IBM Power大数据和分析应用平台凭借业界领先的性能、企业级的可靠性/安全性、强大的扩展能力(Scale Up&Scale Out),以及全面的行业应用场景覆盖和深厚的行业洞察积累,无疑是当前最佳大数据和分析平台的不二之选。目前,基于IBM Power平台的大数据实践已经深入到包括中国在内的全球市场的各个行业,包括电信、金融、医疗、零售、制造等众多客户已经在IBM Power大数据平台及大数据分析等技术的支持下获益。” IBM系统与科技部大中华区Power Systems总经理侯淼 “数据资源是当今公认的新型‘石油’,但需要充分的提炼才能真正服务于企业,并实现商业价值,”IBM系统与科技部大中华区Power Systems产品总监李红这样比喻道。IBM认为不同的大数据类型需要不同的数据“提炼”方式,在IBM Power平台上拥有针对静态批量大数据处理、实时大数据处理、数据仓库整合,以及数据集市构建的全面解决方案。面对要求迥异的应用场景,IBM Power家族的两条子产品线将各展所长。天合大数据服务器(PowerLinux)凭借优秀的横向扩展性主要运行静态和实时大数据应用;而PowerAIX则倚重强大的企业级优势承载数据仓库整合和数据集市构建等工作负载。 IBM系统与科技部大中华区Power Systems产品总监李红讲解Power大数据的四个解决方案 Power静态大数据解决方案:Power支持Open Hadoop/Big Insights/Symphony等大数据解决方案,并能够与传统数据仓库系统无缝集成;天合大数据服务器(PowerLinux)/GPFS-FPO/Symphony相对x86方案拥有巨大的性能优势; Power实时大数据处理解决方案:Power支持IBM Infosphere Streams和开源的Storm构建流计算解决方案;天合大数据服务器(PowerLinux)/GPFS-FPO/Streams实现了业界最为强大的实时数据处理功能和性能; Power数据仓库整合解决方案:长久以来,Power集中式架构是企业级用户构建数据库、数据仓库的首选,在各行业被广泛应用;DB2 PureScale实现对Power集中式架构的进一步增强;Power基于DB2 BCU构建起强大的Scale-Out架构数据仓库,以及基于Power低端服务器的创新解决方案; Power数据集市构建解决方案:DB2 BLU内存列式数据库带来数据管理的革命性转折点,实现了数据查询的革命性进步;专门针对Power Systems进行优化,以充分发挥Power独有的特性,报告和分析快8-25倍,以及10倍的存储空间节省。 责编:郑雄 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:畅享网文章著作权分属畅享网、网友和合作伙伴,部分非原创文章作者信息可能有所缺失,如需补充或修改请与我们联系,工作人员会在1个工作日内配合处理。 |
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