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Strategie und Lösungen für Big Data

Red Hat stellt Strategie für Big Data und Open Hybrid-Clouds vor: Big-Data-Infrastrukturlösungen und Applikationsplattformen für den Einsatz in Open Hybrid Clouds geeignet
Ferner wird das Unternehmen sein "Red Hat Storage Hadoop Plug-in" der Apache Hadoop Community zur Verfügung stellen

(12.03.13) - Red Hat hat ihre Strategie und Lösungen für Big Data vorgestellt. Unternehmen sind damit in der Lage, hochzuverlässige, skalierbare und einfach zu verwaltende Big-Data-Analytics-Applikationen zu erstellen und zu betreiben. Darüber hinaus wird das Unternehmen sein "Red Hat Storage Hadoop"-Plug-in der Apache Hadoop-Community zur Verfügung stellen. Das Ziel: "Red Hat Storage" soll zu einem Hadoop-kompatiblen Dateisystem für Big-Data-Umgebungen weiterentwickelt werden. Parallel dazu baut Red Hat ein umfangreiches Partnernetzwerk auf, um Unternehmen leistungsfähige Big-Data-Lösungen anbieten zu können. Dies ist ein weiteres Beispiel für die vielfältigen Initiativen von Red Hat im Big-Data-Sektor, die auf Innovationen aus der Open-Source-Community beruhen.

Die Big-Data-Infrastrukturlösungen und die Applikationsplattformen von Red Hat sind bestens für den Einsatz in Open-Hybrid-Clouds geeignet. In enger Kooperation mit der Open Source Community unterstützt Red Hat Kunden, die Big-Data-Anwendungen einsetzen. Viele Unternehmen weltweit nutzen Public Clouds, wie Amazon Web Services (AWS), für die Entwicklung, ein Proof-of-Concept und in der Pre-Production-Phase von Big-Data-Projekten. Anschließend übertragen sie die Ergebnisse in Private Clouds und bearbeiten mit ihren Analytics-Anwendungen sehr große Datenmengen.

Eine Open Hybrid Cloud ermöglicht Unternehmen, ihre Applikationen ohne Anpassungen von einer Public in eine Private Cloud zu übertragen. Red Hat engagiert sich im Rahmen von Projekten wie OpenStack und OpenShift Origin intensiv in der Open Cloud Community, um Unternehmen heute und in Zukunft optimal bei Big-Data-Projekten zu unterstützen.

Aktuell bietet Red Hat bereits eine Reihe von Lösungen an, mit denen Unternehmen Big-Data-Applikationen erstellen und betreiben können. Die Strategie konzentriert sich auf drei Hauptbereiche: Dazu gehört der Ausbau des Produktportfolios erstens bei Infrastrukturlösungen und zweitens bei Applikationsplattformen sowie drittens der Aufbau von Partnerschaften mit führenden Big-Data-Analytics-Anbietern und Systemintegratoren.

Big-Data-Infrastrukturlösungen

Red Hat Enterprise Linux:Dem Linux Foundation Enterprise Linux User Report zufolge läuft die Mehrheit der Big-Data-Anwendungen unter Linux. Gleichzeitig ist Red Hat Enterprise Linux, die führende Lösung unter den kommerziellen Linux-Distributionen, die bedeutendste Plattform für Big-Data-Applikationen. Red Hat Enterprise Linux bietet eine hohe Leistung in verteilten Architekturen und enthält umfangreiche Features für Big Data. Die Verarbeitung riesiger Datenvolumina und anspruchsvolle Analytics-Berechnungen erfordern eine performante, zuverlässige, ressourceneffiziente und skalierbare Server- und Storage-Infrastruktur.

Red Hat Enterprise Linux adressiert diese Herausforderungen und bietet umfangreiche Features, um leistungsfähige Big-Data-Applikationen zu erstellen und sicher zu integrieren, die mit der hohen Geschwindigkeit mithalten können, mit der Daten generiert, analysiert und transferiert werden. Dies kann in der Cloud erfolgen, wo es einfacher ist, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu speichern, zu aggregieren und zu optimieren sowie sie plattformübergreifend zu integrieren – unabhängig davon, ob sie sich in physischen, virtuellen oder Cloud Computing-Umgebungen befinden.

Red Hat Storage Server:Auf Basis von Red Hat Enterprise Linux und dem verteilten Dateisystem GlusterFS können Unternehmen mit der Softwarelösung Red Hat Storage Server einen Pool standardbasierter Serversysteme miteinander verbinden und so eine kostengünstige, skalierbare und zuverlässige Big-Data-Umgebung aufbauen.

Im weiteren Verlauf des Jahres wird Red Hat ihr Hadoop Plug-in für Red Hat Storage an die Hadoop Community übergeben. Das Plug-in ist aktuell als Technology Preview erhältlich und bietet eine neue Storage-Option für den Unternehmenseinsatz von Hadoop, wobei die API-Kompatibilität beibehalten wird und ein lokaler Datenzugriff möglich ist, wie ihn die Hadoop-Community erwartet. Red Hat Storage Server bietet leistungsfähige Features für Big-Data-Applikationen wie Geo Replication, High Availability, POSIX-Compliance, Disaster-Recovery und -Management – unabhängig vom Ort der Datenspeicherung und unter Beibehaltung der API-Kompatibilität. Unternehmen erhalten damit eine vereinheitlichte Daten- und Scale-out-Storage-Software-Plattform, mit der sie Datei- und Objekt-basiert in physischen und virtuellen Umgebungen sowie in Public und Hybrid Clouds arbeiten können.

Red Hat Enterprise Virtualization:Red Hat Storage Server ist optimal auf Red Hat Enterprise Virtualization 3.1 abgestimmt und ermöglicht eine gemeinsame, sichere Nutzung eines Speicherpools, der von Red Hat Storage Server verwaltet wird. Unternehmen profitieren von dieser Integration durch geringere Betriebskosten, eine bessere Portabilität, freie Wahl bei der Infrastruktur, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und den Innovationen, wie sie durch die oVirt- und Gluster-Projekte gefördert werden. Durch die Kombination dieser Plattformen kann Red Hat ihre Open-Hybrid-Cloud-Strategie konsequent umsetzen: ein integrierter und konvergenter Knoten, bestehend aus Red Hat Storage Server und Red Hat Enterprise Virtualization, der gleichzeitig Rechen- und Speicherressourcen bereitstellt.

Applikations- und Integrationsplattformen

Red Hat JBoss Middleware:Die Red Hat JBoss Middleware bietet Unternehmen leistungsfähige Funktionen für die Erstellung und die Integration von Big-Data-Applikationen, die mit neuen Technologien wie Hadoop oder MongoDB arbeiten. Big Data bringt nur dann einen Mehrwert, wenn Unternehmen schnell Informationen zur Verfügung haben und darauf intelligent reagieren können. Lösungen, die mit Red Hat JBoss Middleware erstellt wurden, können mit Hilfe schneller Messaging-Technologien Hadoop mit sehr großen Mengen unterschiedlichster Daten versorgen. Sie vereinfachen zudem die Zusammenarbeit mit MongoDB via Hibernate OGM und verarbeiten große Datenvolumina einfach und schnell mit Red Hat JBoss Data Grid. Die JBoss-Enterprise-Services-Plattform ermöglicht einen Zugriff auf Hadoop und auf traditionelle Datenquellen. Eine Mustererkennung in Datenströmen zur Identifizierung von Chancen und Risiken ist mit JBoss Enterprise BRMS möglich. Das Middleware-Portfolio von Red Hat bietet Unternehmen so eine umfangreiche Unterstützung bei Big Data.

Big-Data-Partnerschaften

Big-Data-Ecosystem-Partner:Um Unternehmen ein umfangreiches Angebot an Big-Data-Lösungen anbieten zu können, wird Red Hat aus Gründen der Interoperabilität mit führenden Big-Data-Software- und -Hardware-Anbietern kooperieren. Zertifizierte und dokumentierteReferenz-Architekturen sollen Unternehmen bei der Integration und Implementierung komplexer Big-Data-Lösungen unterstützen.

Enterprise-Partner:Mit Hilfe von Integrationspartnern will Red Hat ein umfangreiches Big-Data-Solutions-Portfolio aufbauen und dazu die Referenz-Architekturen nutzen, die in Zusammenarbeit mit den Big-Data-Ecosystem-Partnern entstehen.
(Red Hat: ra)

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