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Hewlett Packard Enterprise annonce HPE Vertica 8 qui permet aux organisations de déployer et d’analyser des données quelle que soit leur localisation


Rédigé par Communiqué de HPE le 30 Août 2016

Une architecture unifiée qui apporte l’intégration avec Apache Spark, des fonctions de machine learning in-database avancées et le support de Microsoft Azure



Hewlett Packard Enterprise (NYSE:HPE) annonce la nouvelle version de HPE Vertica, désignée sous le nom de code “Frontloader.” HPE Vertica 8 introduit une nouvelle architecture et des fonctions analytiques in-database avancées qui permettent aux utilisateurs d’effectuer des traitements analytiques sophistiqués, rapides, puissants et performants, quelque soit l’endroit où les données sont localisées.
Un des plus grands problèmes des entreprises d'aujourd'hui est d’extraire de l'intelligence à partir de données réparties sur plusieurs silos dans le datacenter. HPE Vertica 8 apporte une architecture unique unifiée, capable de réaliser des analyses sur place, permettant aux entreprises de dégager en permanence de l'intelligence à partir de leurs informations, quelle que soit leur localisation. Les organisations peuvent utiliser les options de déploiement flexibles de HPE Vertica 8 pour traiter des données situées sur site, sur des cloud privés et publics ou dans des lacs de données Hadoop, et ainsi mettre en place la solution la mieux adaptée leur permettant de choisir où et de quelle façon effectuer leurs traitements analytiques.

Cette nouvelle version apporte des dizaines d’améliorations importantes permettant d’accroître la fiabilité du système en condition d’utilisation concurrente extrême, d’intégrer de façon native des innovations open source pour réaliser des analyses sur place, et atteindre de hauts niveaux de performance et de sécurité. Les nouvelles fonctionnalités de HPE Vertica 8 incluent entre autres :
• In-Database Machine Learning – les applications classiques de machine learning nécessitent souvent les compétences de data scientists qui conçoivent
et optimisent des modèles en n’utilisant que de petits sous-ensembles de données, mais qui conduisent à des résutats imprécis et longs à obtenir. Avec les algorithmes de machine learning in-database de Vertica, les équipes peuvent créer et déployer directement dans Vertica de façon native des modèles de machine learning avec le logiciel R, manipulant de plus grands volumes de données, ce qui permet d’améliorer la prise de décision avec une bien plusgrande précision.
• Traitements analytiques sur-place avec Hadoop – Les utilisateurs peuvent tirer davantage de valeur à partir de leurs lacs de données Hadoop avec les
lecteurs haute performance Parquet et ORC de Vertica, qui permettent aux utilisateurs d'accéder et d'analyser de façon sécurisée les données situées dans des lacs de données Hadoop sans avoir besoin de les copier ou de les déplacer. Maintenant, les organisations peuvent profiter de la haute performance et des avantages économiques d’Hadoop le tout dans une solution transparente.
• Fonctionnalités accrues et support des environnements multi-clouds – Désormais, les entreprises ont à leur disposition plus d’options de déploiement
que jamais auparavant. Vertica est optimisé pour des déploiements effectués à la fois sur les clouds AWS et Microsoft Azure. Cette nouvelle version de Vertica inclut également un support élargi d’AWS avec un accès transparent aux services de stockage S3, , une sécurité renforcée, et bien plus encore.
• Adaptateur optimisé pour Apache Spark – Cet adaptateur intelligent et optimisé permet l’échange rapide de données entre des systèmes Vertica et des
systèmes Spark. Ainsi, les data scientists peuvent créer de modèles d’apprentissage machine plus fiables, lancer des requêtes sur de petits jeux de
données et venir ensuite se connecter sur des traitements analytiques complets Vertica in-database pour effectuer des requêtes plus approfondies sur des volumes de données plus importants, à une échelle massive.
HPE Vertica 8 “Frontloader” sera disponible dans le monde entier à l’automne 2016.




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