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Micro Focus anuncia Vertica 10

Ofrece análisis predictivo unificado a escala masiva

[02/04/2020] Micro Focus anunció la plataforma analítica Vertica 10, que incluye importantes actualizaciones para la operacionalización del aprendizaje de máquina a escala y la ampliación de las opciones de implementación de Vertica en modo Eon, permitiendo las cargas de trabajo variables más intensivas a través de los principales centros de datos en nube y en las instalaciones. Con Vertica 10, las organizaciones están mejor equipadas para unificar sus silos de datos y aprovechar los modelos de despliegue que tienen sentido ahora y en el futuro para monetizar el crecimiento exponencial de datos y capturar oportunidades de negocio en tiempo real.

"A lo largo de los años, muchas organizaciones han capturado con éxito cantidades masivas de datos, pero ahora se enfrentan al reto de obtener las percepciones empresariales que necesitan para convertirse en empresas de datos. Además, la demanda del mercado de aprovechar las arquitecturas de nube que separan la informática del almacenamiento debe equilibrarse con los costos más elevados y el mayor riesgo de los almacenes de datos solo en nube, mientras que los proyectos de aprendizaje automático con un enorme potencial han luchado por abrirse camino en la producción", comentó Colin Mahony, vicepresidente senior y director general de Vertica, Micro Focus. "Vertica 10 amplía las opciones de una estrategia analítica unificada para abordar los crecientes silos de datos, una mezcla de entornos en nube, en las instalaciones y mixtos, y la necesidad urgente de poner en marcha el aprendizaje automático a escala".

Añadió que Vertica 10 ofrece una integración más profunda con Python y TensorFlow para el aprendizaje no supervisado y el formato de modelo estándar PMML para la compatibilidad entre plataformas. "Al ofrecer integración con estos populares lenguajes y herramientas, los científicos de datos pueden seguir utilizando Python y TensorFlow, a la vez que aprovechan mayores volúmenes de datos y ventajas de rendimiento paralelas para mejorar la precisión y la replicabilidad, indicó el ejecutivo.

Señaló, asimismo que, Vertica 10 amplía las opciones de despliegue y almacenamiento comunitario de Vertica en modo Eon. "Con la ampliación del soporte de la nube pública de Vertica en modo Eon para Google Cloud Platform (GCP) y Apache Hadoop HDFS como almacenamiento comunitario, las organizaciones tienen ahora más opciones para optimizar los costos de infraestructura y simplificar las operaciones. Tras el soporte de Vertica en modo Eon para Pure Storage FlashBlade, las actualizaciones de Vertica en modo Eon para HDFS y MinIO ahora incluyen más opciones para que las organizaciones gestionen sus cargas de trabajo dinámicas con almacenes de objetos S3 en entornos locales y de nube. La expansión de Vertica en Modo Eon, ya disponible en AWS y ahora en GCP, amplía las opciones de nube pública para gestionar cargas de trabajo dinámicas e intensivas analíticamente, explicó Mahony.

El ejecutivo destacó los siguientes aspectos y mejoras de Vertica 10:

  • La nueva funcionalidad de migración permite una migración sin problemas para los clientes que se trasladan de Vertica en modo empresarial a Vertica en modo Eon para adoptar la arquitectura de datos de próxima generación que separa la informática del almacenamiento para las implementaciones en las instalaciones, híbridas y en la nube.
  • El Diseñador de Bases de Datos actualizado de Vertica ofrece mejoras significativas en las operaciones y facilidad de uso y reduce el uso de recursos por órdenes de magnitud y mejora los diseños de proyección para consultas consistentemente más rápidas.
  • Vertica 10 incluye mejoras de seguridad que abarcan la simplificación del proceso de administración de certificados TLS, mejor autenticación de usuarios y gestión de permisos con LDAP Link, Kerberos para vertica-python y nuevas tablas del sistema de permisos, y soporte mejorado para la preservación del formato de cifrado con nuevas capacidades de integración de Voltage.
  • Vertica 10 ahora importa modelos construidos en otras plataformas y lenguajes como Spark, Python, y SPSS usando el formato PMML. Con la exportación de modelos PMML, los modelos construidos en Vertica también pueden ser exportados para su puntuación en otros sistemas como nodos de borde para casos de uso de IoT. Las organizaciones también pueden ahora poner en producción redes neuronales y modelos personalizados de aprendizaje de máquinas mediante la importación de modelos TensorFlow pre-entrenados en Vertica para las predicciones de datos en caliente y el archivo para la replicabilidad.
  • Con Vertica 10, las organizaciones pueden ahora analizar tipos de datos complejos desde Mapas y Matrices a Estructuras en Parquet en S3 o HDFS para abrir los análisis basados en SQL a nuevos casos de uso.