Puntos destacados del dispositivo

Fuerte integración en el ecosistema Hadoop

Aplique Hive, Hbase y Spark al utilizar una sola conexión en su base de datos. Ya sea en la nube, en local o ambos, acceda a la información en bases de datos relacionales y Hadoop.

Analice de forma masiva los costos y el procesamiento en paralelo (MPP)

Ejecute consultas más inteligentes con soporte a más usuarios simultáneos con menos hardware en comparación con otras soluciones de SQL para Hadoop. Ejecute las 99 consultas TPCDS hasta 100 TB con numerosos usuarios simultáneos. Proporciona un analizador SQL compatible con ANSI para ejecutar consultas desde datos en streaming no estructurados utilizando nuevas APIs.

Analice sus datos de manera efectiva

Gestione modelos de IA preparados para analizar datos con ayuda de "machine learning" en un entorno integrado con Spark para facilitar la entrega de datos y un procesamiento más rápido.

Compatibilidad de SQL con otros proveedores, productos y dialectos

Realice la integración con Oracle, IBM Db2 e IBM Netezza® con un acceso unificado a las fuentes del sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) fuera de Hadoop con IBM fluid Query. Conecte a HDFS, RDBMS, bases de datos NoSQL, almacenes de objetos y Web HDFS.

Híbrido flexible

IBM Hybrid Data Management Platform le permite aprovechar todos los datos disponibles, sin importar el tipo, origen o estructura. Compre IBM FlexPoints y asígnelos a múltiples recursos con una única licencia basada en suscripción.

Herramientas e interfaz SQL familiares e intuitivas

Basado en conectividad de base de datos abierta (ODBC) estándar y en conformidad y conectividad de base de datos Java (JDBC), un administrador puede iniciar y parar servicios fácilmente, configurar usuarios y vistas y definir alertas y notificaciones.

Seguridad empresarial

El robusto control de acceso basado en roles (RBAC), el filtrado dinámico basado en filas, el enmascaramiento dinámico basado en columnas con la integración de Apache Ranger, proporciona una administración de seguridad y auditoría centralizadas para los data lakes. La seguridad avanzada de filas y columnas da autoridad permiten el acceso a los datos de autoservicio.

Disponible en IBM Power Systems

Desarrolle en IBM Power Systems e impulse la capacidad de procesar las aplicaciones de datos más avanzadas, desde las cargas de trabajo de misión crítica que ejecuta hoy hasta la próxima generación de IA.

Casos de uso

  • Nuevos tipos de datos no estructurados y semiestructurados

    Tipos de datos

    Problema

    Nuevos tipos de datos no estructurados y semiestructurados que necesitan integración con datos estructurados tradicionales.

    Solución

    Unifique nuevos formatos de datos; redes sociales/opiniones, medios de transmisión, sensores, registros y más. Almacene cantidades masivas de datos sin los costos de procesamiento iniciales.

  • Centro de datos con luces de sobrecarga

    Modernización del almacén de datos para liberar ancho de banda y almacenamiento

    Problema

    Cantidades enormes de datos históricos o "inactivos" que ocupan espacio y aumentan los costos en su Data Warehouse empresarial (EDW) basado en Netezza, Oracle ExaData y Teradata.

    Solución

    Modernice su almacén de datos para liberar ancho de banda y almacenamientoCloudera Enterprise Data Hub y Db2 Big SQL proporcionan una plataforma de primera para la descarga de datos históricos o "inactivos" en datamarts y almacenes de datos de Oracle en Hadoop y también para las aplicaciones de puerto y aceleran el valor para la empresa.

  • Un chico joven con auriculares mirando código en un monitor

    Consultas de datos en tiempo real y bajo demanda

    Problema

    El acceso a los datos en Hadoop es difícil para los usuarios de datos; científicos de datos, analistas de línea de negocios y desarrolladores.

    Solución

    Equipe a sus usuarios de datos con las herramientas adecuadas, incluyendo Db2 Big SQL integrado con Apache Spark para que puedan realizar consultas bajo demanda y en tiempo real para satisfacer las necesidades de la empresa.

  • Requerimientos crecientes para mejoras operacionales y de procesos

    Almacén de datos

    Problema

    Requerimientos crecientes para mejoras operacionales y de procesos.

    Solución

    Desarrolle analítica que se unifique en diferentes tipos y conjuntos de datos. Utilice la virtualización y la unificación para agrupar el acceso a los datos a través del almacén de datos lógicos, nube y Hadoop.

Next Steps

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