Mehr als 100 Millionen Datenpunkte pro Sekunde

Hadoop-Distribution MapR erzielt hohes Benchmark-Ergebnis

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Ted Dunning von MapR sieht viel Potenzial für OpenTSDB.
Ted Dunning von MapR sieht viel Potenzial für OpenTSDB. (MapR)

MapR Technologies erzielte mit seiner gleichnamigen Hadoop-Distribution bei der Ausführung der Open-Source-Standardsoftware OpenTSDB hervorragende Leistungswerte.

Im Rahmen der Tableau Conference gab MapR die Ergebnisse eines Benchmarks bekannt. Die Lösung konnte auf vier Nodes eines Clusters mit zehn Knoten über 100 Millionen Datenpunkte pro Sekunde in die integrierte Hadoop-NoSQL-Datenbank MapR-DB aufnehmen. Zum Nachstellen des Tests nötige Informationen stellt MapR in der MapR App Gallery sowie im Onlineportal GitHub zur Verfügung.

Weite Anwendungsfelder

Die hohe Leistung macht OpenTSDB für weitere Anwendungsfelder interessant, da sich enorme Datenmengen wirtschaftlich verwalten lassen. Beispiele dafür sind das Internet der Dinge oder Echtzeitdatenanalysen wie etwa die Überwachung von Produktionsanlagen und Rechenzentren. „Schlechte Performance bei der Datenübernahme schränkte die breite Verwendung der ursprünglich ausschließlich für die Überwachung von Rechenzentren entwickelten Datenbank ein“, erklärt Ted Dunning, Chief Application Architect von MapR Technologies. „Die Benchmark-Ergebnisse zeigen auf, dass OpenTSDB in Kombination mit der MapR-Distribution eine gute Alternative für neue, mit dem Internet der Dinge verbundene Anwendungsfelder sowie weitere in Echtzeit arbeitende Datenanalyse-Lösungen darstellt“, ergänzt er.

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