Hortonworks kündigt Funktionserweiterungen für Hortonworks Data Platforms an

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Hortonworks Inc. (NASDAQ: HDP), ein führender Innovator von offenen und vernetzen Datenplattformen stellt heute neue Funktionserweiterungen für Hortonworks Data Platforms (HDP) vor. HDP basiert zu 100 Prozent auf Open Source und ermöglicht es Kunden, aus Daten generierte Informationen zu sammeln, zu analysieren und darauf gestützt zu handeln. Das neue Release HDP 2.5 beinhaltet neue Komponenten für die Unternehmenskunden, darunter neue Sicherheits- und Governance-Funktionen, Erweiterungen für Betrieb und Verwaltung von Rechenzentren sowie die neuesten Entwicklungen für die Auswertung von Daten. Dabei setzt Hortonworks auf seine neue Distributionsstrategie, um die seitens der Apache-Hadoop-Community entwickelten neuen Features zügig an seine Kunden auszuliefern.

„Wir glauben, dass unsere volle Ausrichtung auf Open Source, Enterprise-Ready-Funktionen und Benutzerfreundlichkeit zusammen mit der Nutzung der Innovationen aus der Open Community der richtige Weg sind, Connected Data Platforms an Unternehmenskunden zu liefern“, sagt Tim Hall, Vice President für Produktmanagement bei Hortonworks. „Der Big-Data-Markt zeigt keine Anzeichen der Verlangsamung und Hortonworks ist dabei gut positioniert, um in diesem Segment entscheidend mitzuwirken.“

„Innovationen bei Big Data und Datenanalyse haben einen großen Einfluss darauf, wie sich Unternehmen künftig branchenübergreifend verändern werden“, ergänzt Nik Rouda, Senior Analyst bei der Enterprise Strategy Group. „Die Hortonworks Enterprise-Ready-GA-Version von HDP 2.5 beinhaltet die neuesten Open-Source-Entwicklungen, die mehr Sicherheit sowie Verbesserung bei IT-Governance, Operations und Datenauswertung bieten. Gleichzeitig müssen Anwender nicht befürchten, dass diese Neuentwicklungen unausgereift sind.“

Hortonworks Data Platform 2.5: Innovationen für Unternehmen

Mit der Hortonworks Data Platform können Unternehmen ihr Bedürfnis an Vertraulichkeit und Integrität von Daten bei der langfristigen Speicherung dieser verarbeiteten Daten (Data-at-Rest) mittels einer hundertprozentigen Open-Source-Plattform decken. HDP 2.5 ist einfach und sofort einsetzbar. Dabei bietet die Lösung zusätzliche Funktionen wie etwa den sicheren Umgang mit diesen Daten oder vereinfacht die Implementierung von klassifikationsgesteuerten Sicherheitsrichtlinien.

Zudem können Unternehmen Atlas nutzen, um Metadaten-Tags zu klassifizieren und zu vergeben, die wiederum von Apache Ranger genutzt werden, um verschiedene Zugriffsrichtlinien anzuwenden. Zusätzlich kann Atlas auch komponentenübergreifend verwendet werden. Apache Atlas wurde von der Data-Governance-Initiative gemeinsam mit Kunden und Partnern wie Aetna, Target, Merck, Schlumberger, SAS, SAP und einem internationalen Partner aus dem Finanzsektor entwickelt.

Außerdem bietet HDP 2.5 folgende Features:

Notebook für Enterprise Spark at Scale mit Apache Zeppelin

Streamlining-Funktionen mit der neuesten Version von Apache Ambari

Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit mit Apache Storm

Near-Real-Time Ad-hoc-Analysen und Verbesserungen bei Multi-Tenancy mit Apache HBase und Apache Phoenix

HDP 2.5 enthält auch ein Technical Preview von Apache 2.0 Spark, der neuesten Entwicklung aus der Community, mit der Spark deutlich schneller und smarter als bisher arbeitet.

Die Verfügbarkeit von HDP 2.5 ist für das 3. Quartal 2016 geplant.

Connected Data Platforms: Management von Data-in-Motion und Data-at-Rest sowohl in der Cloud als auch im Rechenzentrum

Hortonworks offener Ansatz bietet den Kunden die Möglichkeit, sämtliche Daten im Unternehmen sicher zu verwalten, unabhängig von Quelle und Umgebung. Connected Data Platforms und HDP sind hierbei für den Einsatz bei Data-at-Rest-Umgebungen vorgesehen. Hortonworks DataFlow (HDF) verwaltet so genannte Data-in-Motion (Daten, die noch im Verarbeitungsprozess sind), und ist für den Einsatz im Rechenzentrum und der Cloud gedacht. Die Hortonworks Connected Data Suite ermöglicht es Anwendern, sowohl HDP als auch HDF einzusetzen und so aus den vorhandenen Daten wesentlich einfacher verwertbare Informationen zu gewinnen.

Weiterführende Links

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