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Unabhängigkeit bei Big-Data-Speicherung MapR und SAS erweitern Zusammenarbeit

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Hadoop-Spezialist MapR erweitert seine Unterstützung von SAS, Experte für Business-Analytics-Software und Services. Gemeinsame Kunden sollen von umfassender Interoperabilität profitieren.

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MapR und SAS intensivieren ihre bestehende Kooperation.
MapR und SAS intensivieren ihre bestehende Kooperation.
(Bild: MapR / SAS)

Die Zusammenarbeit der SAS-Technologien und der MapR-Hadoop-Distribution soll sich insbesondere in den Bereichen erweitere Analysen mit einfacher Datenaufbereitung, Integration mit Legacy-Systemen, Gewährleistung von SLAs sowie Sicherheit und Data Governance Compliance positiv bemerkbar machen. Zudem soll sich die Big-Data-Storage-Infrastruktur kostengünstig erweitern lassen, ohne dazu auf SAN- oder NAS-Lösungen zurückgreifen zu müssen.

Optimiertes Zusammenspiel

Durch die Kooperation können sämtliche Technologien im SAS-Portfolio, einschließlich SAS LASR Analytic Server, SAS Visual Analytics, SAS High-Performance Analytics und SAS Data Loader, in Hadoop genutzt werden. Die umfassende MapR-Integration bietet sichere und vollständige POSIX-Konformität für den Einsatz in Shared-Everything-Architekturen und ermöglicht, per SAS Visual Analytics einfach und sicher auf alle Daten zuzugreifen. Mit SAS Data Loader für Hadoop können Anwender Daten für bessere Perfomance in MapR aufbereiten, bereinigen und integrieren. Die Daten können dann im Speicher in SAS LASR geladen werden, um diese zu visualisieren oder zu analysieren – ganz ohne Programmierkenntnisse. Die MapR-Distribution unterstützt außerdem alle etablierten und aufstrebenden Apache Hadoop-Projekte mit einer speziell für Unternehmen entwickelten Plattform, die ein breites Portfolio von geschäftskritischen Echtzeit-Anwendungen bietet.

„MapR stellt einen zuverlässigen Datenspeicher bereit, sodass gemeinsame Kunden auf SAN- oder NAS-Erweiterungen verzichten können“, erläutert Steve Campbell, Senior Director Business Development von MapR. „Für SAS-Anwender bietet diese überzeugende Lösung einen großen Vorteil und wir freuen uns darauf, dass bald noch viel mehr Unternehmen Hadoop-Umgebungen für Big Data Analytics implementieren können“, ergänzt er.

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