A resposta definitiva para o manuseio de big data: o mainframe

Pergunta rápida: O que é mais de 60 anos de idade, mas ainda ágil o suficiente para bater os melhores conjuntos de gama média em big data?

Se a sua resposta foi a de mainframe, em seguida, você está correto.

Eles podem não ser tão elegante como a computação em nuvem, mas o mainframe continua a estar no cerne de muitos ambientes de computação.

No início deste ano, a IBM lançou um mainframe Hadoop com capacidade que descreve como “um dos mais sofisticados sistemas de computadores jamais construídos.” Além disso, a IBM InfoSphere System z Connector for Hadoop permitirá que os usuários de mainframe para aproveitar o poder e eficiência de custos de Hadoop. Mas grandes dados e análises rápidas não são as únicas razões utilizadores ficar com a plataforma de mainframe experimentado e verdadeiro. Segurança e disponibilidade são também principais razões para a longevidade do computador mainframe.

Então, se você pensou que a idade de mainframe tinha respirado seu último sopro de ar refrigerado, você estaria redondamente enganado. As empresas ainda usá-lo e seu uso está em ascensão, em parte devido a grandes dados e análises.

De acordo com o último levantamento dos CIOs, os líderes de TI ainda tem fé no futuro a longo prazo do mainframe. Ou fazem?

Para dados grandes, nada chega perto do poder de processamento do computador mainframe. Se você não acredita em mim, você pode baixar um livro branco sobre o assunto e verificar os fatos por si mesmo ou confira um vídeo por Syncsort (As pessoas que forneceram os dados da pesquisa para este post). Você também pode pegar uma cópia de um relatório da Forrester sobre o tema grandes análise de dados para a TI.

Acho que agora você começa o ponto que o mainframe ainda é uma coisa – uma grande coisa – uma coisa de dados grande. De agora em diante, quando você pensa de mainframe, não acho que COBOL e bug Y2K, pense Hadoop, pense big data, e pensar muito dinheiro para a IBM.

O que você acha? A sua empresa usar computadores mainframe para grandes análises de dados. Avise-nos e deixe-me saber se a sua empresa gostaria de ser apresentado em um post futuro sobre análise de dados de mainframe grandes.

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Mais de dois terços dos inquiridos (69 por cento) classificou o uso do mainframe para executar o processamento de transações de grande escala como muito importante, mais de dois terços (67,4 por cento) dos entrevistados também apontaram para integração com outras plataformas de computação independentes, tais como Linux, UNIX ou Windows como uma força fundamental da unidade central; enquanto a maioria (79 por cento) analisar dados transacionais em tempo real a partir do mainframe com uma ferramenta que reside diretamente no mainframe, os entrevistados também estão se voltando para plataformas como Splunk (11,8 por cento), o Hadoop (8,6 por cento), e faísca (1,6 por cento) para completar a sua análise de dados em tempo real

82,9 por cento e 83,4 por cento dos entrevistados citaram a segurança e disponibilidade como principais pontos fortes do mainframe, respectivamente; Em um cálculo ponderado, os entrevistados classificaram a segurança e conformidade como as suas áreas principais de melhorar ao longo dos próximos 12 meses, seguido de uso de CPU e relacionados com os custos e reuniões acordos de Nível de Serviço (SLAs); Um cálculo ponderado separado mostrou que os entrevistados disseram que seus CIOs classificaria todas as mesmas áreas em seu topo três para melhorar

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