Version 10 der Analyseplattform "Vertica" von Micro Focus soll Anwendern zusätzliche Deployment-Optionen in On-Premises- und Cloud-Umgebungen sowie neue Möglichkeiten für den Einsatz von Machine Learning (ML) bieten. Dafür integriert der Hersteller das ML-Framework Tensorflow sowie die Predictive Model Markup Language (PMML) in seine Analytics-Plattform.
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Mithilfe von PMML sollen sich Modelle, die auf anderen Plattformen und in Sprachen wie Spark, Python und SPSS erstellt wurden, in Vertica importieren lassen. Zugleich könnten damit auch in Vertica gebaute Modelle in andere Systeme exportiert werden. Ein überarbeiteter Database Designer in Vertica 10 soll Prozesse besser unterstützen und die Nutzerfreundlichkeit verbessern. Er reduziert den Ressourcenverbrauch und passt die Rechenleistung für schnellere Abfragen an. Darüber hinaus können Unternehmen in Version 10 komplexe Datentypen wie Maps, Arrays und Structs in Parquet analysieren, um SQL-basierende Analysen für neue Anwendungsfälle zu öffnen.
Vertica 10: Mehr Cloud-Auswahl
Micro Focus hat in Vertica 10 zudem die Deployment- und "Communal-Storage"-Optionen im sogenannten Eon-Modus erweitert. Dabei wurde die Public-Cloud-Unterstützung von Amazon Web Services (AWS) um die Google Cloud Platform (GCP) ausgebaut. Mit Apache Hadoop HDFS als "Communal Storage" hätten Anwender darüber hinaus mehr Möglichkeiten, die Infrastrukturkosten zu senken und den Betrieb zu vereinfachen, so der Hersteller. Workloads mit S3-Objektspeichern ließen sich in lokalen und in Cloud-Umgebungen dynamisch verwalten.
Ein Interview mit dem CEO von Micro Focus, Stephen Murdoch, lesen Sie hier
"Im Laufe der Jahre haben viele Unternehmen riesige Datenmengen angehäuft", sagt Micro-Focus-Manager Colin Mahony. Jetzt müssten sie daraus die richtigen Schlüsse für ihre Geschäftsentwicklung ziehen. Vertica 10 erweitere die Optionen für eine einheitliche Analysestrategie.