Analysen schneller ausführen

Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, Installation und Verwaltung Ihrer Analysen zu vereinfachen.

Einfachere Installation und Verwaltung

Nutzen Sie den Vorteil eines Data-Warehouse, das vorkonfiguriert und für große Datenvolumen optimiert ist.

Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, Cloudfähigkeit und Flexibilität zu verbessern, indem Workloads je nach Anwendungsanforderungen in eine Public Cloud, Private Cloud und On-Premises-Umgebung verschoben werden.

Cloudfähigkeit und hohe Flexibilität

Verschieben Sie Workloads je nach Ihren Anwendungsanforderungen in eine Public Cloud, Private Cloud und On-Premises-Umgebung.

Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, mithilfe der integrierten IBM Data Science Experience-Lösung Daten gemeinsam zu analysieren.

Profitieren Sie von IBM Data Science Experience

Analysieren Sie gemeinsam Daten mithilfe der integrierten IBM Data Science Experience-Lösung oder verwenden Sie vorhandene Jupyter-Notebooks und stellen Sie so Data-Scientists Ihre Unternehmensdaten zur Verfügung.

Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, Echtzeitwerte mithilfe von maschinellem Lernen zu generieren.

Echtzeitwerte mithilfe von maschinellem Lernen generieren

Optimieren, analysieren und lernen Sie aus Datenmengen, ohne explizite Programmierung, sodass Ihre Data-Scientists Modelle für maschinelles Lernen auf der Plattform entwickeln und verbessern können, auf der sich die Daten befinden.

Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, auf Daten in Ihrem Data-Warehouse zuzugreifen, sie abzufragen und zu analysieren.

Datenzugriff, -abfrage und -analyse in Ihrem Data-Warehouse und der Hadoop Common SQL Engine

Verwenden Sie IBM Common SQL Engine für eine bessere Workloadportierbarkeit und die gemeinsame Know-how-Nutzung in Public Clouds und Private Clouds.

Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, Rechenleistung und Speicher zu skalieren und so durch inkrementelle Skalierung Unterbrechungen zu reduzieren.

Unterbrechungen durch inkrementelle Skalierung reduzieren

Skalieren Sie Rechenleistung und vorhandenen Speicher und reduzieren Sie dadurch Unterbrechungen bei Ihren Analysesystemen.

Anwendungsfälle

  • Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, mit einem logischen Data-Warehouse unternehmensweit isolierte Daten zusammenzufassen.

    Bessere Integration Ihrer Daten

    Problem

    Fassen Sie unternehmensweit isolierte Daten zusammen.

    Lösung

    Verwenden Sie ein logisches Data-Warehouse mit Hadoop, Datamarts oder anderen Implementierungen, die miteinander interagieren und eine einheitliche Sicht zu Ihren Daten bieten – vor Ort oder in der Cloud.

  • Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, Unternehmen bei der Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse in Echtzeit zu unterstützen.

    Kundeninteraktionen stärken

    Problem

    Sorgen Sie für optimale personalisierte und zeitgerechte Kundeninteraktionen.

    Lösung

    Erstellen Sie personalisierte Kundenerlebnisse in Echtzeit, indem Sie Ihre internen Daten mit Analysen nutzen, die Vorteile wie hohe Leistung und einfachere Skalierbarkeit bringen.

  • Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, durch den Einsatz von maschinellem Lernen bei neuen Produkten für kürzere Markteinführungszeiten und Prozessverbesserungen zu sorgen.

    Innovationen schneller umsetzen

    Problem

    Sorgen Sie bei neuen Produkten für kürzere Markteinführungszeiten und Prozessverbesserungen.

    Lösung

    Nutzen Sie integriertes maschinelles Lernen, um komplexe Analysen zu beschleunigen und einen schnelleren Einblick zu den Datenbenutzern zu erhalten.

  • Darstellung zur Fähigkeit von IBM Integrated Analytics System, Unternehmen bei der Erfüllung der steigenden Anforderungen an Betriebs- und Prozessverbesserungen zu unterstützen.

    Verbesserte Prozesse

    Problem

    Erfüllen Sie die steigenden Anforderungen an Betriebs- und Prozessverbesserungen.

    Lösung

    Erstellen Sie Analysen für verschiedene Datentypen und -gruppen mithilfe von Virtualisierung und Föderation. So können Sie den Datenzugriff beim logischen Data-Warehouse, bei der Cloud und bei Hadoop vereinheitlichen.

Technische Details

Sieben Rechenknoten in einem Rack mit:

  • IBM POWER8® S822L 24 Core Server mit 3,02 GHz
  • 512 GB RAM (jeder Knoten)
  • 2 SAS-Festplattenlaufwerke mit 1,2 TB
  • Red Hat Linux-Betriebssystem

Bis zu drei Flash-Arrays in einem Rack mit:

  • IBM FlashSystem® 900
  • Dual-Flash-Controller
  • Microlatency Flash-Module
  • 2-dimensionaler RAID5- und Hotswap-fähiger Zusatzspeicher für hohe Verfügbarkeit

Zwei Mellanox 10G Ethernet-Switches

  • 48 10G-Ports
  • 12 40/50G-Ports
  • Dualen Switches (für ein hoch verfügbares Netzwerk)
  • IBM SAN64B 32G Fibre Channel SAN
  • 16 Gb Fibre Channel-Switch
  • 48 32-Gbps-SFP+-Ports