Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

«БАРС Груп» подружилась с Big Data

🇷🇺 1 мин

«БАРС Груп» реализовала поддержку стека технологий для работы с Big data в собственной платформе бизнес-аналитики Alpha BI 4 поколения.

Большие данные требуют не только новых подходов к построению комплекса технических средств, но в первую очередь пересмотра состава необходимого программного обеспечения. Оно должно обеспечивать решение задач быстрой гарантированной доставки информации в «озеро данных», их отказоустойчивого хранения с возможностью горизонтального масштабирования, а также минимальных временных затрат на обработку сырых первичных фактов и доставку их до конечного потребителя в BI-инструментарии. Для этого в платформе Alpha BI была реализована поддержка хранения данных под управлением файловой системы HDFS, разработаны инструменты доставки, обработки и извлечения показателей из Hadoop. Это открыло возможности для построения хранилищ данных, в миллионы раз превышающих по своим размерам создаваемые ранее на базе реляционных СУБД.

«У заказчиков все чаще возникает задача потоковой обработки часто меняющихся данных и их оперативного анализа, поэтому мы дополнительно реализовали поддержку в Alpha BI in-memory СУБД наряду с традиционными реляционными СУБД и олап-серверами, — комментирует заместитель генерального директора «БАРС Груп» Рустем Ибрагимов. — Это позволило увеличить производительность платформы в тысячи раз за счет использования кэша оперативной памяти вместо обращения к дисковым накопителям».

На текущий момент в платформе бизнес-аналитики Alpha BI реализованы основные инфраструктурные задачи по хранению и обработке Больших данных, продукт начал движение в сторону развития инструментов их продвинутого анализа с использованием методов класса Data Mining, машинного обучения, нейронных сетей на основе активно развиваемых сообществом OpenSource разработчиков библиотек.

По словам представителей компании, подобное развитие платформы — это ответ на вызовы рынка, который переходит к активному решению прикладных задач хранения и обработки Больших данных. Все чаще появляются новые проекты по построению высоконагруженных распределенных хранилищ данных различной степени структурированности с формированием real-time аналитики, требующие высокого уровня компетенций по работе с NoSQL, MapReduce, Hadoop и т.п.