28 luglio 2016

Ecco Red Hat JBoss Data Grid 7, piattaforma per l’analisi in tempo reale dei dati



Ecco Red Hat JBoss Data Grid 7, piattaforma per l’analisi in tempo reale dei dati
Il principale data store in-memory eroga dati più velocemente per una continua ottimizzazione del business

Milano, 28 luglio 2016 – Red Hat, Inc. (NYSE: RHT), leader mondiale nella fornitura di soluzioni open source, annuncia la disponibilità di Red Hat JBoss Data Grid 7. La versione più recente della principale tecnologia Red Hat di data management in-memory – che può essere utilizzata come cache distribuita. database NoSQL o broker di eventi – porta una serie di miglioramenti pensati per aiutare le organizzazioni a generare informazioni utili per una continua ottimizzazione del business attraverso un’analisi in tempo reale dei dati, contribuendo a raggiungere livelli più elevati di agilità e competitività.

Nell’attuale mondo digitale, le opportunità di ingaggio con i clienti possono essere fugaci. E le organizzazioni che non riescono a riconoscerle velocemente e a rispondere in modo adeguato rischiano di perdere clienti e fatturato a vantaggio dei loro concorrenti. Questo possibile vantaggio competitivo deriva dalla capacità di raccogliere, analizzare e agire sulla base dei dati nel momento in cui vengono generati, durante l’interazione con il cliente, e la velocità necessaria a cogliere queste opportunità di business può essere ottenuta solamente tramite in-memory computing.

Definito come leader nel report The Forrester Wave: In-Memory Data Grids, Q3 2015, JBoss Data Grid combina elevate prestazioni con ampiezza di scala e flessibilità di livello enterprise, offrendo ai clienti uno strumento potente in grado di erogare i dati nel momento in cui sono necessari per un’analisi in tempo reale.

JBoss Data Grid 7 risponde alla necessità di una più veloce elaborazione dei dati e di applicazioni più responsive, introducendo una nuova integrazione con Apache Spark, un framework open source per lo sviluppo di applicazioni data-intensive. Spark processa i dati in modalità in-memory e, se abbinato a un data store in-memory come JBoss Data Grid, aiuta a eliminare i classici colli di bottiglia. JBoss Data Grid è anche completamente supportato come sorgente di dati Hadoop-compliant. Il supporto a Hadoop InputFormat e OutputFormat consente l’utilizzo di molti tool di analisi che si integrano con il formato I/O di Hadoop.

Ulteriori miglioramenti portati a JBoss Data Grid 7 comprendono attività semplificate di elaborazione distribuita basate su API di Java 8, esecuzione degli script e dei task remoti, maggior supporto linguistico ed altri progressi in tema di facilità di uso e di amministrazione.

Con le sue caratteristiche di velocità, scala e disponibilità elevata, JBoss Data Grid è la piattaforma dati ideale per completare JBoss Enterprise Application Platform, la piattaforma applicativa open source, compatibile con Java EE 7 e leader di mercato, firmata Red Hat, ed aiutare le organizzazioni a ridurre o eliminare colli di bottiglia legati ai dati.

“Per molte organizzazioni oggi, la prima sfida legata ai Big Data che si trovano ad affrontare non è più il volume dello storage, ma piuttosto la velocità con cui sono in grado di elaborare questi dati”, spiega Mike Piech, vice president and general manager Middleware, di Red Hat. “Abbinato a un motore di data processing in-memory come Spark, JBoss Data Grid può essere usato come piattaforma per un’analisi dei dati in tempo reale, consentendo così un coinvolgimento più veloce ed efficace dei clienti.”

“La crescente accettazione di cloud computing e mobile permette a manager, dipendenti, partner e clienti di essere sempre collegati e d i avare la possibilità di accedere alle informazioni e di comunicare. Questo ecosistema aperto e always-on richiede un accesso in tempo reale a dati verificati. Per questo, gli architetti devono affrontare nuovi e complessi requisiti per utenti, applicazioni e processi, relativi alla disponibilità dei dati di business. Ogni collo di bottiglia in questa rete digitale può portare a perdite di fatturato nell’ordine dei milioni, a causa di mancate opportunità di vendita, abbandono da parte dei clienti, inefficacia delle supply chain e scarsa informazione a supporto delle decisioni strategiche”, riporta il report Your Business Is Only As Fast As Your Data, Marzo 2016, di Forrester

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