gartner魔力象限_Gartner 2016数据仓库和数据库管理解决方案魔力象限分析

gartner魔力象限

我们很高兴与您分享Gartner在Gartner 2016数据仓库魔力象限和分析数据管理解决方案象限中将MapR评为有远见者。 Gartner根据象限的15条标准评估了21家软件供应商。 MapR融合数据平台使客户能够将实时,可靠的分析平台用于全球数据驱动的应用程序。

魔力四象限



gartner魔力象限_Gartner 2016数据仓库和数据库管理解决方案魔力象限分析_第1张图片

图1.数据仓库和分析数据管理解决方案魔力象限

来源: Gartner(2016年2月)该图由Gartner,Inc.作为较大的研究文档的一部分发布,应在整个文档的范围内进行评估。 可在此处索取Gartner文档

根据Gartner的说法,“组织现在需要用于分析的数据管理解决方案,这些解决方案必须能够管理和处理各种类型的内部和外部数据,并结合传统内部来源的数据。 数据甚至可以包括来自物联网传感器的交互和观察数据。 随着客户正在寻找能代表现有企业数据仓库策略的显着增强的特性和功能,这一需求正在对该市场上的软件提出新的要求。”

启用全局,实时,数据驱动的应用程序的领导者

在MapR,我们相信,由于我们的MapR融合数据平台将Hadoop和Spark ,实时数据库功能以及全球事件流与Web-集成在一起,因此我们在提供用于分析的数据仓库和数据管理解决方案的公司中处于领先地位。大规模存储,用于在单个集群中开发和运行创新的数据应用程序。 MapR平台由业界最快,最可靠,安全和开放的数据基础架构提供支持,可大大降低TCO,并支持全球实时数据驱动的应用程序。

解决流,操作和分析用例的领导者

MapR平台通过提供一套全面的技术来解决这些用例,包括通过Apache Drill和其他SQL-on-Hadoop引擎提供SQL功能。 MapR的核心组件包括:

  • Apache Hadoop –一种开放源代码框架,用于在许多商用服务器上处理大量数据,在实用程序级MapR平台服务上运行,以实现更强大和受保护的生产大数据部署
  • Apache Spark –日益流行的开源内存中数据处理引擎,可加快应用程序开发和性能,并获得MapR对整个堆栈的完全支持
  • MapR Streams –用于大数据的全球发布-订阅事件流系统
  • MapR-DB –高性能,Hadoop中NoSQL数据库管理系统
  • MapR-FS –底层POSIX文件系统,可提供分布式,可靠,高性能,可扩展和完整的读/写Web规模数据存储

这就是我们在MapR工作的重点。 这就是我们开发MapR融合数据平台的原因,该平台可将数据流,操作和分析应用程序聚合在一个集群中,并重新定义了使开发人员能够构建令人兴奋的新应用程序的可能性。 我们的产品已成为全球许多大型公司的技术骨干,其中包括美国运通,思科,康卡斯特,爱立信,IRI,诺华,高通,Rubicon,三星和UnitedHealthcare Group等家喻户晓的公司。

通过在一个统一的平台上集成一个为文件,表和流提供接口的融合系统,该平台通过一流的技术对其进行保护,管理,高度可用,完全分布式,从而为您在全球范围内提供功能强大的创新平台,数据驱动的应用程序。 我们期待提供持续的创新,以帮助您应对现代数据挑战。

有关更多信息的有用链接:

  • 免费的Gartner 报告 副本
  • MapR融合数据平台的详细信息
  • MapR Streams的详细信息, MapR Streams是用于大数据的全球发布-订阅事件流系统
  • 有关MapR-DB的信息 –高性能的Hadoop中NoSQL数据库管理系统
  • 信息MapR-FS –基础POSIX文件系统,可提供分布式,可靠,高性能,可伸缩和完整的读/写数据存储
  • 免费的按需Hadoop培训的课程描述和注册信息

Gartner: 《数据仓库和分析数据管理解决方案魔力象限》, Roxane Edjlali和Mark A. Beyer,2016年2月25日。

注意: Gartner不认可其研究出版物中描述的任何供应商,产品或服务,也不建议技术用户仅选择评级或其他名称最高的供应商。 Gartner研究出版物包含Gartner研究组织的观点,不应解释为事实陈述。 Gartner对本研究不提供任何明示或暗示的担保,包括对适销性或针对特定目的的适用性的任何担保。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/03/gartner-2016-magic-quadrant-data-warehouse-database-management-solutions-analytics.html

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你可能感兴趣的:(数据库,分布式,大数据,java,hadoop)