Nach Angaben von MapR kommt mit „MapR Converged Data Platform für Docker“ nun der „branchenweit erste persistente Speicher für Container“, der den ortsunabhängigen Zugriff auf Dateien, Datenbanktabellen und Nachrichtenströme ermöglicht, auf den Markt.

Daten sammeln und auswerten – das sollten Unternehmen längst können. Doch die neuen Big-Data-Systeme sind oft nicht integriert, ihre Leistung verpufft. Mit einem neuen Ansatz können nun auch Mittelständler international produktiv mitmischen.

Die digitale Transformation sorgt im Big-Data-Markt weiterhin für Turbulenzen. Das Thema hat sich vom Spezialsegment für IT-Experten hin zum flächendeckenden Einsatz von datengetriebenen Technologien entwickelt.

Anmeldung per Iris-Scan? Bis vor einigen Jahren kannte man diese Technologie nur aus Science-Fiction-Filmen. Heute jedoch begegnen uns biometrische Verfahren in immer mehr Bereichen unseres Lebens. Big Data, die Cloud-Revolution und selbstlernende Algorithmen haben die Technologie zur Praxisreife geführt.

Bereits heute sorgen Milliarden von Smartphone- und Breitband-Nutzern für einen massiven Datenstrom, der sich seinen Weg durch das Internet bahnt. 20.000 Gigabyte pro Sekunde oder ein Zettabyte (= eine Milliarde Terabytes) pro Jahr – so lauten die aktuellen Zahlen. Und dennoch besteht schier grenzenloses Wachstumspotenzial: Das Internet der Dinge (IoT) wird in Zukunft wesentlich mehr Traffic verursachen als Menschen und Endgeräte es je könnten.

Mit der Risk Management Quick Start Solution (QSS) for Financial Services bietet MapR ab sofort datenwissenschaftliches Risikomanagement für Finanzdienstleister an.

Mit der Spyglass Initiative für seine Converged Data Platform will MapR neue Einsichten in Betriebsabläufe ermöglichen und das Management wachsender Big-Data-Deployments vereinfachen.

MapR Technologies erweitert sein Angebot um eine Apache-Spark-Distribution.

Auf dem diesjährigen Hadoop Summit in Dublin gab es etwas zu feiern: das zehnjährige Jubiläum des 2006 gestarteten Apache-Frameworks. Den knapp 1.400 Besuchern des Summits präsentierte sich Hadoop als eine gereifte und stetig weiterentwickelnde Big-Data-Umgebung mit lebendiger Open Source Community.

Apache Spark erfreut sich zunehmender Beliebtheit und Unterstützung im Bereich der Big-Data-Analysen und löst zunehmend Hadoop ab. Branchengrößen wie IBM und Intel vertreiben Spark und kooperieren mit dessen kommerziellem Anbieter DataBricks.