Tag: dataprocessing

Daten produzieren Daten. Wird ein Datum abgelegt, dann werden für die Wiederfindbarkeit Indizes, Metadaten, Pointer etc. erstellt. Spezielle Accelerator- oder Auslagerungskarten sollen den Storage effizienter machen, ist aber selbst eher ineffizient. Abgesehen von der Materialschlacht erhöht es Komplexität und Kosten. Ein Startup aus dem Silicon Valley verspricht Heilung.

Für HPC, Big Data oder KI/ML müssen große Datenmengen verwaltet werden. Das belgische Startup Nodeum ist auf die Datenmigration in hybriden Storage-Landschaften spezialisiert.

Die Menge unstrukturierter Daten nimmt kontinuierlich zu. Für einen barrierefreien und umfänglichen Zugang zu den Informationen muss die Suche neu erfunden werden. Nuclia bietet Unternehmen eine Engine mit eigener Datenbank und Low-Code-API zum Aufbau einer individuellen KI-gesteuerten Suchmaschine.

Mit zunehmender Verbreitung künstlicher Intelligenz wird auch BI immer attraktiver und mit ihr Datenwarenhäuser. Wir erklären, wie sie funktionieren und haben ein deutsches Startup gefunden.

Geschäfts- und IT-Entscheider fühlen sich von der schieren Anzahl eingehender Warnungen und Daten überfordert und haben Angst, aufgrund der Vielzahl an Warnungen eine echte Bedrohung zu übersehen. Datenzentrierte AIOps-Plattformen wie die Robotic Data Automation Fabric (RDAF) von CloudFabrix bringen Ordnung ins Logfile- und Alarm-Chaos.

Speedb ist ein drop-in-Ersatz für RocksDB. Im November 2022 löste Speedb Ltd., das Unternehmen hinter der Speedb Data Engine, sein Versprechen ein und stellte der Open-Source-Community wichtige Funktionen seiner Unternehmensversion zur Verfügung.

Computational Storage, Data Processing Units und RAID-Karten haben eines gemeinsam: sie unterstützen daten- und speicherintensive Anwendungen und holen das Maximum an Leistung und Kapazität aus den teuren SSDs raus. Der XDP von PLiOPS hilft zudem, Overprovisioning von sowohl Netzwerk-, Speicher-, SSD- als auch CPU-Kapazitäten zu vermeiden und senkt so die TCO merklich.