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MapR presenta plataforma para analítica de IoT en el borde

[17/03/2017] En Strata + Hadoop World en San José, California, el martes, MapR Technologies mostró una nueva edición de tamaño reducido de su Converged Data Platform para capturar, procesar y analizar datos de dispositivos de la Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) en el borde.

MapR Edge, diseñado para trabajar en conjunto con el núcleo de MapR Converged Enterprise Edition, proporciona procesamiento local, agregación de insights en el núcleo y la capacidad de enviar de vuelta la inteligencia hacia el borde.

"Se le puede considerar como un minicluster que está cerca de la fuente puede hacer analítica donde residen los datos, pero luego de enviar los datos hacia el centro", afirmó Dale Kim, director senior de Soluciones Industriales de MapR Technologies.

"Los casos de uso de la IoT continúan creciendo y, en muchas situaciones, el volumen de los datos generados en el borde requiere niveles de ancho de banda que abruman a los recursos disponibles", añadió Jason Stamper, analista de Plataformas de Datos & Analítica de 451 Research, en un comunicado. "MapR está empujando el cómputo y el análisis de los datos de la IoT cerca de las fuentes, permitiendo así una toma de decisiones local más eficiente y rápida, y permitiendo también que subconjuntos de los datos sean confiablemente transportados a un despliegue central de analítica.

Muchos de los casos de uso principales de la IoT, como los vehículos y plataformas petroleras, operan en condiciones con conectividad limitada, lo cual hace que el envío de enormes flujos de datos a un núcleo central de análisis sea nada práctico. La idea detrás de MapR Edge es capturar y procesar la mayor parte de esos datos en el borde, donde se crearon los datos, luego enviar los datos resumidos de vuelta al centro, el cual luego agrega esos datos resumidos provenientes de cientos o miles de dispositivos IoT del borde.

MapR Technologies llama a este concepto "Actuar localmente, aprender globalmente", lo que significa que las aplicaciones de IoT aprovechan los datos locales de numerosas fuentes para la construcción de modelos de aprendizaje de máquina o aprendizaje profundo con conocimiento global. Estos modelos luego se despliegan en el borde para permitir la toma de decisiones en tiempo real en base a los acontecimientos locales.

Para que funcione, MapR Edge integra una estructura de datos elástica y globalmente distribuida que soporta el procesamiento distribuido y las aplicaciones de bases de datos geodistribuidas.

Entre las capacidades de MapR Edge se encuentran:

  • Agregación de datos distribuidos. Proporciona procesamiento local de alta velocidad, útil para datos de ubicación restringida o confidenciales como información personalmente identificable (PII, por sus siglas en inglés) y consolida los datos de la IoT provenientes de sitios en el borde.
  • Conciencia del ancho de banda. Ajusta el rendimiento del borde a la nube y/o centro de datos, incluso con ambientes que están conectados sólo ocasionalmente.
  • Plano global de los datos. Proporciona una visión global de todos los clusters distribuidos en un único espacio de nombre, simplificando el desarrollo y despliegue de las aplicaciones.
  • Analítica convergente. Combina la toma de decisiones operativa con el análisis en tiempo real de los datos en el borde.
  • Seguridad unificada. La seguridad IoT de extremo a extremo proporciona autenticación, autorización y control de acceso desde el borde hasta los clusters centrales. MapR Edge también ofrece cifrado seguro en el cable para los datos comunicados entre el borde y el centro de datos principal.
  • Basado en estándares. MapR Edge se adhiere a estándares como POSIX y HDFS API para el acceso a los archivos, ANSI SQL para las consultas, Kafka API para flujos de eventos y HBase y OJAI API para bases de datos NoSQL.
  • Confiabilidad de grado empresarial. Ofrece un entorno de cómputo confiable para tolerar múltiples fallos de hardware que pueden ocurrir en despliegues remotos y aislados.

Los despliegues de MapR Edge están diseñados para utilizarse en conjunto con clusters centrales operativos y de analítica que se ejecutan en la MapR Converged Enterprise Edition. Está disponible en configuraciones de 3-5 nodos y optimizado para el hardware commodity con un factor forma pequeño como la Intel NUC Mini PC. Los despliegues de MapR Edge pueden almacenar hasta 50 TB por cluster.