Стремительное развитие технологий все чаще ставит крупные организации перед необходимостью анализировать и извлекать конкурентные преимущества из огромных массивов информации, создаваемой компьютерами, датчиками оборудования и приборами, генерирующими данные Интернета вещей (IoT). HSP предлагает программно-определяемую архитектуру с централизованным хранением и возможностью обработки большого объема данных. Решение также обеспечивает высокую доступность и простоту управления ИТ-системами и предусматривает оплату по мере расширения информационной инфраструктуры (pay-as-you-grow). Платформа HSP предоставляется заказчикам в виде полностью сконфигурированного и готового к использованию аппаратно-программного решения: его установка и настройка требует всего нескольких часов. Технология упрощает создание гибкого «Озера» данных (Data Lake), благодаря которому заказчики могут легко интегрировать разрозненные наборы информации и решать сложнейшие аналитические задачи.
«Многие предприятия пока не накопили собственного экспертного опыта и знаний для анализа Больших данных в производственной среде. Большинство компаний ищут четких и ясных путей извлечения выгоды из своих данных, не желая рисковать и осваивать новые технологии методом проб и ошибок, — считает Ник Руда (Nik Rouda), ведущий аналитик компании Enterprise Strategy Group (ESG). — Теперь корпоративные заказчики могут использовать все преимущества готовых решений, таких как Hitachi Hyper Scale-Out Platform, быстро внедряя технологии для анализа Больших данных и упрощая путь к преобразованию бизнеса в цифровую форму».
Горизонтально масштабируемая архитектура HSP позволяет создать простую наращиваемую инфраструктуру для Больших данных, готовую к работе в корпоративной среде. Эта архитектура также включает единый и удобный пользовательский интерфейс, обеспечивающий автоматизацию развертывания и управления виртуализированными средами. Данный интерфейс подходит как для наиболее распространенных открытых платформ работы с Большими данными, в том числе Apache Hadoop и Apache Spark, так и для коммерческих стеков решений с открытым исходным кодом, таких как Hortonworks Data Platform (HDP).
Система HSP нового поколения разработана для естественной интеграции с решением Pentaho Enterprise Platform. Объединение технологических ресурсов обеспечивает заказчикам полноценный функционал корпоративного класса, включающий контроль над потоками аналитической информации, отслеживание происхождения и управление жизненным циклом Больших данных, а также усовершенствованные механизмы обеспечения безопасности информации. Эффективное сочетание технологий в рамках аппаратно-программного решения HSP нового поколения призвано выполнить стратегическую задачу современного предприятия, а именно — ускорить получение ценных аналитических данных для развития бизнеса и обеспечить быструю окупаемость инвестиций (ROI), упростив при этом интеграцию информационных и операционных технологий.
«Чтобы повысить ценность инвестиций, современным компаниям следует объединять свои информационные (ИТ) и операционные (ОТ) среды. HSP — идеальное решение для того, чтобы упростить интеграцию ИТ и OT и ускорить получение ценной аналитики и преимуществ для бизнеса от внедрения систем, работающих с Большими данными, — отметил Джеймс Диксон (James Dixon), директор по технологиям компании Pentaho. — Программно-аппаратное решение HSP-Pentaho предлагает заказчикам доступные по цене возможности корпоративного класса для унификации всех своих разрозненных наборов данных и рабочих нагрузок, включая устаревшие приложения и хранилища данных. Решение HSP разработано на базе масштабируемой сверхконвергентной платформы, позволяющей снизить сложность информационной среды. Мы рады совместно с HDS работать над созданием упрощенной универсальной технологии, объединяющей вычислительные возможности с функциями аналитики и соответствующей требованиям завтрашнего дня. Платформа Hitachi Hyper Scale-Out Platform 400 – это первый важный шаг к упрощению всего процесса анализа данных».
Выпуск HSP продолжает собой реализацию стратегии Hitachi по созданию программно-определяемого центра обработки данных для упрощения предоставления ИТ-услуг. Подобное упрощение станет возможным за счет дополнительного абстрагирования от инфраструктуры, расширения возможностей доступа к данным и автоматизации. Изначально решение было ориентировано исключительно на аналитику Больших данных. Однако в перспективе развитие HSP будет направлено на достижение лучших в своем классе показателей совокупной стоимости владения (TCO) для самых разных ИТ-нагрузок. Hitachi предложит заказчикам два варианта конфигурации HSP, поддерживающих широкий ряд корпоративных приложений с различными требованиями к производительности: первый, с дисками Serial Attached SCSI (SAS), доступными уже сейчас, и второй, целиком построенный на базе флэш-памяти, поставки которой планируется начать в середине 2016 года.
«Мы часто слышим от наших корпоративных заказчиков, что их главные проблемы — разрозненность массивов данных и сложность инфраструктур — только увеличиваются при внедрении масштабируемых решений и систем для анализа Больших данных. Мы решали задачи заказчиков в течение многих лет, и сегодня накопленный опыт наконец позволил нам создать новую архитектуру, реализованную на платформе Hitachi Hyper Scale-Out Platform, — рассказал Шон Моузер (Sean Moser), старший вице-президент по управлению глобальным ассортиментом решений и продуктами Hitachi Data Systems. — Наше аппаратно-программное решение HSP обеспечивает облачную инфраструктуру для внедрения систем анализа Больших данных, готовую к работе с Интернетом вещей. Кроме того, решение предусматривает оплату по фактическому использованию и может быть масштабировано по мере роста бизнеса. Естественная интеграция с платформой Pentaho позволит заказчикам быстрее заставить работать свои данные из ИТ- и ОТ-систем. Это лишь первое в ряду множества синергетических решений, которые планируют совместно выпустить Hitachi и Pentaho. Общими усилиями мы помогаем заказчикам максимально реализовать ценность их инвестиций в ИТ и ОТ и ускорить преобразование бизнеса в цифровую форму».