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Server und Systeme Software Datenspeicher Netzwerke HPE Pointnext Was ist High Performance Data Analytics?
High Performance Data Analytics (HPDA) bezieht sich auf den Einsatz von High Performance Computing (HPC) zur Analyse großer Datensätze für Muster und Informationen.
Definition von High Performance Data Analytics
High Performance Data Analytics verbindet HPC mit Datenanalysen. Der Prozess nutzt das Potenzial der parallelen Verarbeitung von HPC, um leistungsstarke Analysesoftware bei Geschwindigkeiten über einem Teraflop oder (eine Billion Rechenoperationen pro Sekunde) auszuführen. Hierdurch wird es möglich, große Datensätze schnell zu untersuchen und Schlüsse aus den in ihnen enthaltenen Informationen zu ziehen.
Warum High Performance Data Analytics?
Einige Analyseworkloads werden mit HPC besser als mit einer Standard-Computing-Infrastruktur verarbeitet. Einige „Big Data“-Aufgaben sind für die Ausführung auf einer handelsüblichen Hardware in einer Scale-Out-Architektur gedacht. Es gibt jedoch bestimmte Situationen, in denen extrem schnelle HPC Scale-Out-Ansätze mit einer hohen Kapazität besser geeignet sind. Dies ist die Domäne von HPDA. Die Treiber enthalten einen empfindlichen Zeitrahmen für Analysen, z. B. Echtzeit, Hochfrequenzaktienhandel oder extrem komplexe Analyseprobleme aus der wissenschaftlichen Forschung.
HPE High Performance Data Analytics
HPE bietet Datenwissenschaftlern eine der weltweit leistungsstärksten und effizientesten HPC-Lösungen für HPDA-Workloads. Unsere HPC-Lösungen sind für den Support von Analysen in jeder Größenordnung mit speziell entwickelten Technologien bekannt.
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Lassen Sie sich von einem HPE Mitarbeiter beraten und erfahren Sie, wie Sie mit den HPE Lösungen für High Performance Data Analytics beginnen können.
Ressourcen für High Performance Data Analytics
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Blog-Eintrag : Beschleunigen von geschäftlichen Innovationen mit HPC und KI
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HPE lädt Führungskräfte aus der HPC Community auf die Discover 2017 in Las Vegas ein, um sich zum Einfluss von IT-Modernisierungen, Big Data-Analysen und KI auszutauschen und diesen zu untersuchen.
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Die Menge an Daten nimmt kontinuierlich zu und Unternehmen sind bestrebt, aus diesen Daten einen Wert zu ziehen. Datenseen werden daher zu einer zentralen Möglichkeit, um neue Informationssysteme zu nutzen, Daten intelligent zu verwalten und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Blog-Eintrag : Optimierung von HFT-Workloads mit HPC
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