Mit einer neuen Big Data Sandbox liefert der Datenintegrationsspezialist Talend eine virtuelle Umgebung für die MapR Converged Data Platform in der Entwickler mit Big-Data-Szenarien und Hadoop-Distributionen experimentieren können. Die Umgebung ist vorkonfiguriert und daher leicht in die bestehenden Umgebungen einzufügen und kann 30 Tage lang kostenlos getestet werden.
So können laut Talend auch unerfahrene Entwickler Technologien wie Apache Spark, maschinelles Lernen und verschiedene Komponenten der MapR Converged Data Platform ausprobieren, bevor diese in Produktion gehen.
Eine Drag-and-drop-Design-Umgebung erlaubt es, dass die Sandbox auch Personen mit weniger Erfahrung Big-Data-Workflows in wenigen Minuten erstellen können. Die Auswirkungen von Big-Data-Technologien in dieser virtuellen Umgebung können so schnell ausgewertet werden. Ergebnisse großer Datenprojekte können damit ohne Auswirkungen auf den Betrieb ausprobiert und ausgewertet werden.
Die neue Converged Data Platform Sandbox biete eine Echtzeitanalyse von Daten aus mehreren Streaming-Quellen, Personalisierte Echtzeit- und Marketing-Empfehlungen basierend auf Kundenverhalten sowie eine vorgefasste Analytic für die Auswertung von Daten aus dem Internet der Dinge (IoT).
“Unsere neue Big-Data-Sandbox stellt für weniger erfahrene Entwickler eine Möglichkeit dar, ganz ohne manuelles Programmieren, praktische Erfahrungen mit den aktuellsten Technologien zu sammeln und den End-to-End-Lifecycle eines Big-Data-Projekts besser zu verstehen”, sagt Ashley Stirrup, CMO, Talend. “Letztlich geht es darum, die notwendigen Erfahrungen zu sammeln, um Risiken zu reduzieren, Ressourcen zu planen und die zeitliche Wertschöpfung der unternehmensweiten Big-Data-Implementierung zu beschleunigen.”
Vor wenigen Tagen hatte der Datenintegrationsspezialist Talend die Talend Data Fabric für die Converged Data Platform von MapR zeritifiziert. Er bietet damit die erste Integrationsplattform in der Branche, die MapR Streams nativ unterstützt. MapR Streams hilft Kunden, die Ereignisverarbeitung über Datenbanken fortlaufend zu synchronisieren, sobald die Daten aktualisiert werden.
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