Plattform weiter ausgebaut MapR startet Clarity-Programm

Das Clarity-Programm von MapR umfasst ein neues Produktrelease der KI- und Analyseplattform des Anbieters. Zudem bietet es eine Möglichkeit zur kostenlosen Evaluierung der jeweiligen Dateninfrastruktur.

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MapR Technologies GmbH

Sinequa

MapR will mit Clarity Unternehmen bei der Umsetzung maßgeschneiderter, Best-Practice-getriebener Strategien für den Einsatz von KI, Clouds, Containern und IoT-Anwendungen unterstützen. Im Rahmen der Initiative wird die Data Platform um neue Funktionen erweitert: MapR ermöglicht Datenverwaltung und -logistik über Schnittstellen zur direkten Einbindung von Tools wie TensorFlow, Caffe und PyTorch. Neu ist die Unterstützung für Nvidia RAPIDS, über die sich Datenströme direkt in GPU-gesteuerte Datenauswertungsprojekte einspeisen lassen. Zusätzlich ist in der MapR Data Science Refinery nun Support für den Repository-Browser Helium und die containerübergreifende Freigabe von Zeppelin-Visualisierungspaketen an Bord.

Verbesserte Cloud-Funktionen

Ebenfalls neu ist die Unterstützung S3-kompatibler APIs, was neue Möglichkeiten für Cloud-übergreifende Synchronisierung und Datenreplikation bereitstellt. Lokale, dateibasierte Anwendungen können mittels MapR Objektspeicher in verschiedenen Cloud-Umgebungen nutzen. Zudem lassen sich der Datenzugang und die Datenströme zu bestehenden Hadoop-Installationen koordinieren, um deren vollständige Ersetzung zu vermeiden. Eine weitere Neuheit ist der Support von Kafka KSQL, das Einrichtung und Betrieb von Streaming-Anwendungen ohne Java- oder Python-Code ermöglicht.

Kostenlose Evaluierung

Neben dem Plattform-Update zählt auch die kostenlose „StepUp“-Evaluierung zum Clarity-Programm. Dabei werden die aktuelle Datenarchitektur, Prozesse, Anwendungen und Nutzungsszenarien durch Mitarbeiter des Professional-Services-Teams von MapR analysiert. Die Experten erstellen gemeinsam mit dem Interessenten einen High-Level-Architektur-Ansatz mit Leistungsplanung und abzuleitenden Empfehlungen. Ein Feature-Mapping soll erkannte Lücken schließen und identifizierte Anforderungen abdecken. Die Umsetzung erfolgt dann schrittweise, sowohl On-Premises als auch in der Cloud und am Edge.

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