Ejecute la analítica de forma más rápida

Simplifique la instalación, la gestión y la administración
Obtenga los beneficios de utilizar un data warehouse preconfigurado y optimizado para grandes volúmenes de datos.

Impulse la flexibilidad lista para la nube
Desplace las cargas de trabajo dentro de una nube pública, una nube privada y un entorno on-premises, en función de los requisitos de sus aplicaciones.

Saque provecho de IBM Watson Studio
Analice datos de forma colaborativa con los datos integrados de IBM Watson Studio, o utilice los notebooks Jupyter existentes para permitir a los científicos de datos el acceso a los datos de su empresa.

Genere valor en tiempo real con el machine learning
Optimice, analice y aprenda de los conjuntos de datos, sin realizar programaciones explícitas, para que sus científicos de datos puedan desarrollar y mejorar los modelos de machine learning en la plataforma en la que residen los datos.

Acceda, consulte y analice datos de su data warehouse y de Hadoop con IBM Common SQL Engine
Utilice IBM Common SQL Engine para realizar la portabilidad de las cargas de trabajos y para compartir habilidades en nubes públicas y privadas.

Reduzca las disrupciones por medio de la replicación de datos con disponibilidad continua
Ofrezca soporte a réplicas activas y de reserva para el equilibrado y el cambio de cargas de trabajo durante las interrupciones planificadas, mientras reduce el tiempo de recuperación de los cortes no planificados.
Casos de uso
-
Integre mejor sus datos
Problema
Agregar datos en silos a lo largo de su organización.
Solución
Utilice un data warehouse lógicos con Hadoop, data marts y de otras implementaciones asociadas que interactúan y ofrecen una vista unificada de sus datos on premises o en la nube.
-
Mejore las interacciones con los clientes
Problema
Impulsar las interacciones personalizadas y oportunas con sus clientes.
Solución
Cree experiencias del cliente personalizadas y en tiempo real, utilizando sus datos internos con analíticas que producen alto rendimiento y simplifican la escalabilidad.
-
Acelere la innovación
Problema
Mejorar el tiempo de lanzamiento al mercado de productos nuevos y de mejoras de procesos
Solución
Utilice el machine learning incorporado para acelerar el rendimiento en analíticas complejas y ofrecer más rápidamente insights a los usuarios de datos.
-
Mejore los procesos
Problema
Cumplir los crecientes requisitos para las mejoras operativas y de procesos.
Solución
Cree analíticas para diferentes tipos y conjuntos de datos, utilizando la virtualización y la federación para unificar el acceso a datos en el data warehouse lógico, la nube y Hadoop.
Detalles técnicos
Siete nodos de cálculo en un bastidor, que contienen:
- Servidor de 24 núcleos IBM POWER8® S822L a 3,02 GHz
- 512 GB de RAM (cada nodo)
- 2 HDD SAS de 1,2 TB
- SO Red Hat Linux
Hasta tres matrices de Flash en un bastidor, que contienen:
- IBM FlashSystem® 900
- Controladores Flash duales
- Módulos Flash de microlatencia
- RAID5 bidimensional y repuestos de intercambio dinámico para alta disponibilidad
Dos Ethernet Switches Mellanox 10 G
- 48 puertos de 10 G
- 12 puertos de 40/50 G
- Interruptores duales (para formar una red resiliente)
- SAN de canal de fibra IBM SAN64B 32G
- Conmutador de canal de fibra de 16 Gb
- 48 SFP de 32 Gbps + puertos