什么是高性能数据分析?

高性能数据分析 (HPDA) 是指使用高性能计算 (HPC) 来分析大数据集,以获得各种模式和见解。

高性能数据分析的定义

高性能数据分析将 HPC 和数据分析统一了起来。该流程会运用 HPC 所采用的并行处理来运行强大的分析软件,其运算速度已超过了 teraflop (即每秒万亿次浮点运算)的级别。这一方法可快速分析大数据集,并就其所含的信息得出结论。

为何选择高性能数据分析?

利用 HPC 执行的部分分析工作负载与利用标准计算基础设施相比性能更加。尽管部分“大数据”任务是专门在“横向扩展”架构中的商用硬件上执行的,但特定情况下,超高速、高容量的 HPC “纵向扩展” 方法更加适用。而这就是 HPDA 针对的领域。驱动因素包括灵敏时间期限内完成分析,例如,实时、高频的股票交易或科研领域发现的高度复杂分析问题。

慧与高性能数据分析

慧与为数据科学家提供全球最强大、最高效的 HPC 解决方案,供其执行 HPDA 工作负载。我们的 HPC 解决方案可通过专用技术为任意规模的分析提供助力,也因此广受赞誉。

心动不如行动

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高性能数据分析的资源

博客帖子 : 利用实时分析增强金融数据安全性

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金融机构利用实时分析来更好地保护其数据的安全,识别可疑的活动或行为,并采取相应步骤来预防网络攻击的发生。

博客帖子 : 借助 HPC 和 AI 加速业务创新

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慧与借 2017 年拉斯维加斯 Discover 大会之机,广邀 HPC 社区的各位负责人,商议协作、共享等事宜,并同时研究 IT 现代化、大数据分析和 AI 所带来的影响。

博客帖子 : 使用数据池来增强数据存储、集成和可访问性

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随着数据的不断膨胀,各企业都纷纷努力从这些数据中获取价值,这会让数据湖成为一种重要的方法,能够用来开辟全新的见解体系、智能地管理数据,并获得竞争优势。

博客帖子 : 借助 HPC 优化 HFT 工作负载

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在快速发展的高频率交易 (HFT) 世界中,各大金融服务企业要想提高运维速度,很大程度上都要依赖于技术。对于当今的交易商而言,仅仅是尽量加快履行订单已远远不够。