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Hortonworks DataFlow 3.0 vereinfacht Entwicklung von Streaming Analytics-Anwendungen

San Jose, Kalifornien (ots/PRNewswire) - DATAWORKS SUMMIT/HADOOP SUMMIT -- Hortonworks, Inc. ® (NASDAQ: HDP), ein führender Innovator von offenen und vernetzten Datenplattformen, gibt heute die generelle Verfügbarkeit (GA) von Hortonworks DataFlow (HDF(TM)) 3.0, bekannt, der nächsten Generation seiner Open-Source Data in Motion-Plattform. HDF ermöglicht den Kunden, in Echtzeit über Rechenzentrum und Cloud hinweg Daten zu sammeln, zu kuratieren und analysieren, und die Erkenntnisse entsprechend umzusetzen.

Der Vormarsch des Internets der Dinge bringt eine Fülle an Daten, die von Mobilgeräten, tragbarer Technologie und Sensoren erzeugt werden und sich von Unternehmen nutzen lassen, um unmittelbar umsetzungsfähige Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Gartner schätzt, dass "70% aller Organisationen bis 2020 Datenstreaming zur Echtzeit-Analytik einsetzen werden"* und auch HDF selbst hat im Jahresvergleich eine deutlich beschleunigte Annahme verzeichnen können. HDF ist die erste Open-Source-Plattform der Branche, die Unternehmen die schnelle Entwicklung von Streaming-Anwendungen für Echtzeit-Analytik ermöglicht.

"Um in der heutigen extrem vernetzten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Unternehmen die Erkenntnisse aus allen verfügbaren Daten zunutze machen", erklärt Scott Gnau, Chief Technology Officer bei Hortonworks. "In zunehmendem Maße bedeutet dies direkt am Erfassungspunkt bei den verbundenen Geräten, und es ist von daher wesentlich, die Entscheidungen möglichst nah am Edge Device fällen zu können. Mit HDF 3.0 optimieren wir das Anwendererlebnis für unsere Kunden, indem wir vereinfachen, wie sie Streaming Analytics-Anwendungen erstellen und bereitstellen, um Echtzeit-Analytik zu liefern".

Streaming Analytics Manager

HDF 3.0 führt den Streaming Analytics Manager (SAM) ein, mit dem Anwendungsentwickler, Business Analysten und Administratoren Streaming-Applikationen erstellen können, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Dies vereinfacht den Prozess erheblich und sorgt für verkürzte Vorläufe bei der Markteinführung der Anwendungen. Die einfache Drag & Drop-Schnittstelle von SAM macht sowohl die Gestaltung, Entwicklung und Überprüfung als auch die Bereitstellung und Pflege von Streaming-Anwendungen auf HDF einfach.

Schema Registry

Über das neue, gemeinsame Schemata-Repository können Applikationen flexibel miteinander über mehrere Streaming-Engines einschließlich Apache Kafka, Apache Storm und Apache NiFi interagieren. Kunden profitieren von durchgängiger Daten-Governance und einer gesteigerten betrieblichen Effizienz.

Erweiterte Partnerschaft mit IBM Power Systems

HDF 3.0 wird neuerdings auch für IBM Power Systems verfügbar gemacht, um eine breite Palette von Streaming Analytics-Anwendungen auf Servern zu unterstützen, die für datenintensive Workloads wie Big Data und kognitive Analytik konzipiert sind. Die Kombination aus HDF und Power Systems liefert branchenführende Leistung und Effizienz für Streaming Analytics und macht es leichter, Data In Motion-Workloads zu verwalten.

"IBM freut sich sehr über den Ausbau der Zusammenarbeit mit Hortonworks, um den Kunden dabei zu helfen, die Datenanalyse für kognitive Anwendungen zu beschleunigen", sagt Tim Vincent, Vice President und IBM Fellow, Cognitive Systems Software. "HDF für Power Systems macht branchenführende Systemleistung am äußersten Rand der Datenplattform möglich, um den Wettbewerbsvorteil unserer Kunden zu stärken".

Mehr zu HDF 3.0 erfahren Sie in einem Webinar, das am 12. Juli 2017 um 11:00 Uhr (PT) stattfinden wird. Hier geht's zur Anmeldung.

Informationen zu Hortonworks

Hortonworks und HDF sind eingetragene Handelsmarken oder Handelsmarken von Hortonworks, Inc. und seinen Tochtergesellschaften in den Vereinigten Staaten sowie in anderen Gerichtsbarkeiten. Bitte besuchen Sie für weitere Informationen www.hortonworks.com. Alle anderen Handelsmarken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

Pressekontakt 
Michelle Lazzar
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comms@hortonworks.com  

*Harness Streaming Data for Real-Time Analytics - 3. November 2016

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