Hadoopコンサルティング

Aptudeは、Hadoopソリューションを適切に統合および実装するために必要な複雑な環境内でのソフトウェア統合の経験と知識を提供します。

Aptudeは、Hadoopを使用したビッグデータコンサルティングにXNUMX年のITコンサルティングの経験をもたらします。 当社のサービス提供は、概念実証の提供から保持されたコンピテンシーモデルまで、期待を上回っています。 AptudeのHadoopソリューションは、既存のデータソースとの統合を提供します。 私たちはとのパートナーシップを活用します Hortonworks、MAPR、およびCloudera エンタープライズ向けの包括的なソリューションを提供します。

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Aptudeは、エンタープライズ環境向けのApacheHadoopの実装と統合を専門としています。

クライアントにとっての柔軟性、拡張性、およびコスト削減のメリットのために、プラットフォームとしてHadoopを選択しました。

Hadoopは、ビッグデータを処理するための成熟した実績のあるプラットフォームであり、リレーショナルデータベースでは管理が困難です。 とのパートナーシップを活用することにより HortonWorks、MAPR、Cloudera、Microsoft、Oracle、Aptudeには、あらゆる環境へのHadoop実装のために自由に利用できる包括的なツールとサービスのセットがあります。

また、Hadoopサポートソリューションも提供しており、上級ITスタッフを日常のメンテナンス問題の負担から解放することができます。 私たちが残りを処理している間、あなたのチームは最終的に新しいプロジェクトとアプリケーション開発に参加することができます。

Apache Hadoopは、サーバークラスター間で処理を分散できるビッグデータソリューションです。 音は複雑ですよね? です。

Hadoopには、既存のリレーショナルデータベースソリューションには適さない大量/高速データを処理するためのソリューションを提供できる多くのユースケースがあります。 オープンソースソフトウェアとして、Hadoopは スケーラブルで費用対効果の高いソリューション 任意のタイプのデータを消費し、選択したビジネスインテリジェンスおよび分析パッケージで使用するために準備することができます。 Aptudeは、Hadoopを効果的に利用し、データ配信の可能性を最大化する経験を持っています。

輸送および物流分野のリーダーがビッグデータチャレンジにどのように取り組んだかをご覧ください。

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Apache Hadoop MapR統合の利点


Hadoopは、分散ストレージ環境にデータを保存します。 クラスター内のサーバーは、システム内のノードとして機能するHadoopの個々のインスタンスを実行しています。 サーバーがダウンすると、Hadoopは他のサーバーにプロセスをリダイレクトします。 Hadoopのスケーラビリティにより、現在の操作を妨げることなく、必要な数のサーバーとリソースをHadoopクラスターに追加できます。

HadoopのHDFSストレージコンポーネントは、構造に関係なく、複雑で大きなデータファイルを処理するための最速のプラットフォームのXNUMXつになります。 並列コンピューティングソフトウェアとして、Hadoopは、タンデムで実行されている複数のサーバーのパワーを利用して、ハードウェアの調達を大幅に節約します。

Hadoopは、ApacheまたはIIS Webサーバーで実行可能なMicrosoftおよびUnix / Linuxベースの環境に統合できます。 さらに、構造化されているかどうかに関係なく、あらゆるタイプのデータを消費できます。 複数のデータソースにアクセスできるため、さまざまなシステムからの集約と、好みの分析およびデータ視覚化ソフトウェアの使用が可能になります。

  • すべてのデータとデータ型を単一のシステムに保存します
  • コスト削減–ストレージ、ライセンス、ハードウェアの大幅な節約
  • 柔軟性–読み取り時(書き込みではなく)のスキーマ、必要に応じて拡張可能
  • オープンソースプラットフォーム
  • より多くのデータ、より多くの分析、より多くの洞察

Aptude Hadoop MapRソリューション

Aptudeは、Hadoopソリューションを適切に統合および実装するために必要な複雑な環境内でのソフトウェア統合の経験と知識を提供します。 Oracle Gold認定パートナーであるAptudeは、Hadoopソリューションを強化するためにClouderaと提携しています。 Hadoop統合の専門知識により、専門家は貴重なビジネスソリューションの洞察を提供できます。

AptudeがプラットフォームとしてHadoopを選択した理由は、ビッグデータに関連する問題にどれだけ正確かつシームレスに対処できるかです。 Hadoopは、リスクを最小限に抑え、効率を向上させてビッグデータを保存および処理するための強力なソリューションに成長しています。 このアーキテクチャは、エンタープライズ環境のさまざまなソースから高速で送信されるデータを処理するために特別に設計されています。

次のステップの詳細

以下に一般的なHadoopの使用例を示します。 環境がこれらの状況のいずれかに一致する場合、Hadoopが適切なソリューションである可能性があります。

  • キャプチャしていない貴重なデータ(構造化、非構造化データ、半構造化データ、その他)があります
  • ストレージライセンスコストまたはデータベースライセンスコストは、大量のデータを保持および分析することを禁止します
  • データ処理を十分な速さで完了できない-ETLパフォーマンスの問題-目標を逃した
  • データストレージコストを削減するか、データウェアハウスのスペース/リソースを解放します。
  • ビジネス上の決定は、データサンプルまたは古いデータに対して行われます。 データのごく一部しか保持できません。
  • データは常に別々のシステム間で移行されています
  • EDWはキャパシティにあります–パフォーマンスが遅く、ボトルネックに達します
  • ビジネスは、はるかに広範なデータセットの分析を要求しています。 廃棄またはテープアーカイブなしの長期データ保持

多くの組織は、Hadoopの使用開始に苦労しています。 彼らは、Hadoopのようなゲームを変えるインフラストラクチャを実装する価値を潜在的に認識していますが、システムとの統合および実行方法のデモンストレーションが必要です。 4〜6週間の概念実証(POC)フェーズが理想的なソリューションであることを発見しました。これは、Sr。ManagementやITを含む利害関係者に低コストの検証を提供します。

POCの手順は次のとおりです。

  • ユースケースディスカッション/ POCの特典識別による分析
  • インフラストラクチャの決定
  • Hadoopサーバーのハードウェア要件
  • クラウドベースまたは内部のHadoopファームの決定
  • チームメンバーの識別/コミュニケーション計画
  • Hadoopクラスターの識別と構成の決定
  • ソフトウェア/ハードウェアの建築設計
  • データフロー/ワークフローアーキテクチャ–
  • Hadoopデザイン–処理
  • 分析設計
  • 開発段階
  • テスト段階
  • 実装フェーズ
  • POC検証– POCは成功しましたか?

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Aptudeは、個人のITプロフェッショナルサービス会社です。 お客様に最高のリソースを継続的にコストを抑えて提供します。

当社のサポートサービスは、日常のメンテナンス問題の圧倒的な負担から上級ITスタッフを解放します。 今、彼らはあなたが待っていたこれらの新しいプロジェクトとアプリケーションを立ち上げる時間があるでしょう。 簡単に言えば、リソースを解放し、コストを抑えることができます。 私たちの排他的なサービスについて議論するために簡単なチャットをしましょう。

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