Think Big in 2014
  NEWS & FACTS        Dezember 2013  
Think Big in 2014
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Big Data die Informationen entlocken

Bill Dunmire, Senior Direktor Produkt Marketing bei SGI über Chancen und Herausforderungen von Big Data

Unternehmen werden heutzutage mit Daten geradezu überflutet. Internet-Traffic, Messwerte, Finanztransaktionen, Bilder, Videos und vieles andere mehr. Daten kommen in enormen Mengen, treffen immer schneller ein und sind vielschichtiger als man sich das je vorstellen konnte. Vorausblickende Unternehmen und Institutionen setzen auf Big Data, um mit ausgefeilten Analyse-Methoden den darin versteckten Informationen auf die Spur zu kommen.

Das Marketing kann das Kaufverhalten von Kunden besser verstehen. Hersteller können Prozesse optimieren und die Produktqualität steigern, Finanzinstitute Risikoanalysen und Betrugsprävention beschleunigen. Mediziner können genetische Profile erstellen und Patienten gezielter behandeln.

Die richtige Analyse von Big Data liefert wertvolle Erkenntnisse und verschafft weitreichende Vorteile. Von spürbaren Umsatzsteigerungen bis zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen. Auf der anderen Seite steht die permanente Forderung: Wie lassen sich die Informationen schneller und effizienter gewinnen.

Datenanalysen in der Enterprise-Klasse benötigen eine adäquate Infrastruktur. Um die Anforderungen zu erfüllen, muss diese Infrastruktur zwei grundsätzlichen Aspekten gerecht werden: Den Daten-Beziehungen und der verfügbaren Zeit.

Starten wir mit den Beziehungen der Daten untereinander. Sind die Zusammenhänge hinreichend verstanden, um die Daten aufzuteilen und in einem Cluster parallel analysieren zu können? Kann eine Umstrukturierung der Daten nachfolgende Analysen vereinfachen? Oder müssen in einem Prozess alle Einzeldaten einbezogen werden, um versteckte Beziehungen zu entdecken?

Die verfügbare Zeit wiederum bestimmt die erforderliche Rechengeschwindigkeit. Dürfen Analysen Stunden oder gar Tage in Anspruch nehmen? Welche Vorteile hat eine Reduzierung auf Minuten? Oder sind sogar Echtzeitanalysen in Mikrosekunden notwendig?

Erst wenn diese beiden Punkte definiert sind, kann eine angemessene High Performance Computing (HPC) Infrastruktur entwickelt werden. Können die Daten in Blöcke gegliedert werden und stehen einige Stunden Rechenzeit zur Verfügung, ist ein Hadoop-Cluster die ideale Lösung. Muss die Struktur der Daten beibehalten und die Analyse beschleunigt werden, bieten sich NoSQL Datenbanken an. Wird nach versteckten Datenbeziehungen gesucht oder die Auswertung muss in Echtzeit erfolgen, dann ist ein robustes Shared Memory System die erste Wahl.

Auf Basis von über zwei Dekaden Erfahrung beim Aufbau der weltweit schnellsten Supercomputer und einer langjährigen Expertise bei der Entwicklung effizienter Daten-Management Systeme hat SGI bemerkenswerte Lösungen entwickelt. Lösungen, die Big Data Analysen schneller und fundierter durchführen, auch extreme Anforderungen an Kapazität und Skalierung erfüllen und Investitionen effektiver nutzen.

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On Demand
Tagged – Die Zukunft der sozialen Netzwerke startet mit SGI
Die Social Media Plattform Tagged bietet seinen Teilnehmern ausgeklügelte Möglichkeiten mit Gleichgesinnten Kontakt aufzunehmen. Tagged steht für raffinierte Funktionalitäten und leichte Bedienbarkeit, hierfür ist eine effizient arbeitende Technik entscheidend – speziell wenn es um Hardware geht.
Case Study
Tagged – Die Zukunft der sozialen Netzwerke startet mit SGI
On Demand
Total – Verbesserte Modelle für öl- und Gasexploration
SGI ICE X liefert dreidimensionale Bilder seismisch erstellter Landschaften tief unter der Erdoberfläche. Hierzu müssen extreme Datenmengen im Petabereich verarbeitet werden. Das neue System beschleunigt die Erkundung und senkt dabei auch noch die Energiekosten.
Case Study
Total – Verbesserte Modelle für öl- und Gasexploration
On Demand
NCBI – Ein Vorreiter entscheidet sich für SGI StorHouse
Das National Center for Biotechnology Information im amerikanischen Bethesda verwendet SGI StorHouse für seine Forschungen. Das Institut profitiert von den zahlreichen Vorteilen dieser Technologie wie erschwinglicher Skalierbarkeit, zuverlässiger Performance und ausgeprägter Datensicherheit.
Case Study
NCBI – Ein Vorreiter entscheidet sich für SGI StorHouse

Das Architekturbüro SL Rasch verkürzt Entwicklungszeiten

Eine Kombination von SGI Plattformen ermöglicht neue Modellierungs- Techniken und hilft Projekte schneller zu realisieren

Die SL Rasch GmbH ist weltweit führend in der Entwicklung von Leichtgewicht-Strukturen. Dazu zählen neben ausgeklügelten Zelt-Konstruktionen und übergroßen Faltschirmen auch einzigartige Textil-Dachkonstruktionen und Kuppeln.

Leichtgewicht-Strukturen stellen große Herausforderungen an Design und Konstruktion. Um beispielsweise die Auswirkungen von Windlasten auf die Membranstrukturen zu erkennen, sind ausgeprägte Computersimulationen notwendig. Aber derartige Berechnungen verlangen extreme Rechenressourcen.

Um den immensen Umfang der anfallenden Daten zu verwalten setzt SL Rasch SGI ICE X und SGI UV Systeme ein. So lässt sich in Langfrist-Simulationen exakt berechnen, wie sich verschiedene Windgeschwindigkeiten, Winde aus unterschiedlichen Richtungen, gleichmäßiger Wind oder einzelne Böen auf die Membranen auswirken.

Highlights & Events

13. - 14. Januar
Düsseldorf
DataCore Partner Conference 2014 DataCore
24. - 26. März
Berlin

Besuchen Sie uns und T-Systems auf der ZKI Frühjahrstagung an der Humboldt-Universität zu Berlin.
ZKI Frühjahrstagung
14. - 17. April
Tampa, FL
GEOINTGEOINT
29. April - 1. Mai
Boston, MA
Bio-IT World Bio-IT World

Die Big Data Flut bändigen

Die National University in Singapur geht neue Wege um die exponentiell wachsende Datenflut zu kanalisieren

Die Universität wird zunehmend mit einer wahren Flut an Daten aus dem angeschlossenen Centre for Bio Imaging Sciences (CBIS) und dem Mechanical Biology Institute (MBI) konfrontiert.

Um diese massiven Datenmengen effektiv und kostengünstig verarbeiten zu können hat sich das Institut von SGI eine Lösung basierend auf SGI InfiniteStorage Data Migration Facility entwickeln lassen. Das System verwaltet und speichert selten verwendete Daten. Und stellt sicher, dass auch auf diese Daten jederzeit schnell zugegriffen werden kann.

Für die komplexen Analysen der anfallenden Daten aus CBIS und MBI verlässt sich die Universität auf eine SGI UV Shared Memory Plattform.

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