Hortonworks DataFlow 3.0 simplifica el desarrollo de aplicaciones de análisis de transmisión
SAN JOSÉ, California, 12 de junio de 2017 /PRNewswire/ -- DATAWORKS SUMMIT/HADOOP SUMMIT --
Hortonworks, Inc.® (NASDAQ: HDP), un innovador pionero en plataformas de datos abiertos y conectados ha anunciado hoy la disponibilidad general de Hortonworks DataFlow (HDF™) 3.0, la siguiente generación de su plataforma de datos en movimiento de código abierto. HDF permite a sus clientes la recolección, conservación, análisis y toma de decisiones de todo tipo de datos en tiempo real, a través del centro y la nube de datos. El crecimiento del 'Internet de las cosas' nos trae nuevos datos paradigmáticos provenientes de dispositivos móviles, tecnología portable y sensores, que pueden ser utilizados por empresas para revelar información tangible a tiempo real. Gartner estima que "en el 2020, el 70% de las organizaciones adoptarán flujos de datos que permitan análisis a tiempo real"* y, por ello, la adopción de HDF se ha acelerado considerablemente año tras año. HDF es la primera plataforma de código abierto de la industria con la que las empresas pueden construir rápidamente aplicaciones de transmisión para análisis en tiempo real.«Para seguir siendo competitivo en el interconectado mundo de hoy en día, los negocios han de aprovechar la información que ofrecen los datos de todas partes», ha afirmado Scott Gnau, ejecutivo principal de tecnología de Hortonworks. «Esto significa cada vez más que hay que aprovechar la información desde su punto de creación en los dispositivos conectados. Por ello, es importante tomar decisiones de la manera más próxima al dispositivo final. Con HDF 3.0 estamos mejorando la experiencia de nuestros clientes simplificando la manera en que crean y utilizan aplicaciones de transmisión de análisis para proporcionar análisis en tiempo real».
Streaming Analytics Manager
HDF 3.0 presenta Streaming Analytics Manager (SAM), que ofrece a los desarrolladores de aplicaciones, analistas empresariales y administradores la posibilidad de construir aplicaciones de transmisión sin tener que escribir una sola línea codificada, lo que simplifica en gran medida el proceso y aumenta la rapidez con la que ésta sale al mercado. Con una interfaz simple de arrastrar y soltar, SAM simplifica las tareas de diseñar, desarrollar, evaluar, utilizar y mantener las aplicaciones de transmisión en HDF.
Schema Registry
Un nuevo almacén conjunto de esquemas permite a las aplicaciones interactuar de forma flexible entre ellas a través de múltiples motores de transmisión, incluidos Apache Kafka, Apache Storm y Apache NiFi. Los clientes se beneficiarán de un control de datos íntegro y una eficiencia operacional incrementada.
Expansión de la colaboración con IBM Power Systems
HDF 3.0 también estará disponible pronto para IBM Power Systems para apoyar a una amplia gama de aplicaciones de análisis de transmisión en servidores diseñados para extensas cargas como grandes analíticas cognitivas y análisis de datos. La combinación de HDF y Power Systems proporciona un rendimiento y eficiencia pioneros en la industria para análisis de transmisión y simplifica la gestión de cargas de trabajo con datos en movimiento.
«En IBM estamos satisfechos de expandir nuestra colaboración con Hortonworks para ayudar a los clientes a acelerar el análisis de datos para aplicaciones cognitivas», ha declarado Tim Vincent, vicepresidente y colaborador de IBM, Cognitive Systems Software. «El HDF en Power Systems lleva el rendimiento del sistema más pionero de la industria al extremo final de la plataforma de datos para incrementar la ventaja competitiva de nuestros clientes».
Para más información sobre el HDF 3.0, apúntese al seminario online el 12 de julio de 2017 a las 11:00 PT. Regístrese aquí.
Hortonworks y HDF son marcas registradas o marcas de Hortonworks, Inc. y de sus subsidiarios en los Estados Unidos y otras jurisdicciones. Para más información, por favor visite www.hortonworks.com. El resto de las marcas son propiedad de sus respectivos dueños.
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*Harness Streaming Data for Real-Time Analytics - 3 de noviembre de 2016
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