Orienteer - Новая DataWarehouse система

Июл 14 2014

Ищите систему с гибким представлением данных? Важны возможности анализа и визуализации? Хотите менять систему под себя без вовлечения программистов?
Orienteer создаётся именно для этого!
Система создаётся на основе OrientDB и Wicket, что позволяет добиваться необычайной гибкости в конфигурировании. А d3js позволяет строить потрясающие графики.
Система находится в раннем бета тестировании. Хотите попробовать систему прямо сейчас? Тогда свяжитесь с нами по указанным контактам или просто оставьте комментарий.

Пока без комментариев

Big-Data технологии

Янв 05 2014

Когда мы говорим о BigData, то, как правило, подразумевается Hadoop или NoSQL. Но все намного интереснее! Посмотрите какую замечательную карту BigData технологий составила исследовательская группа 451! О скольких представленных на карте технологиях вы хотя бы слышали?:)

bigdatamap

Пока без комментариев

Использование MQTT и DDS для M2M: разные подходы для Интернета Вещей(IoT)

Авг 27 2013

В последнее время все больше и больше внимания уделяется так называемому "Интернету Вещей" или The Internet of Things (IoT). Одним из стимулом для этого является недавняя инициатива OASIS стандартизовать IBM MQTT как протокол для общения "Вещей".  По ссылке на блог New York Times можно найти больше деталей о данном предложении.

Если MQTT у вас вызывает ощущение "дежавю", то скорее всего вы уже знакомы с похожим стандартом Object Management Group (OMG) Data Distribution Service (DDS) для систем реального времени. Подобно MQTT, DDS был разработан специально для использования в "межмашинном" (M2M) взаимодействии, что является основной для "Интернета Вещей".

Однако, не на смотря на то, что стандарты имеют общие устремления, MQTT и DDS весьма сильно отличаются друг от друга. Каждый исходит из разных предположений об Интернете для Вещей:

MQTT оптимален для централизованного сбора данных и их обработки – подключение датчиков и мобильных устройств непосредственно к дата центру.
DDS оптимален для распределенной обработки данных– непосредственно на подключенных датчиках, устройствах и приложениях: без необходимости иметь централизованную IT инфраструктуру.
Разница между MQTT и DDS заключается в их архитектуре.

MQTT имеет архитектуру звезды. Датчики, устройства и приложения взаимодействуют через брокера сообщений, который расположен где-то в дата-центре. Буквально все взаимодействия ведутся через брокера.

DDS децентрализован. Сущности обмениваются данными непосредственно с другими сущностями и приложениями в сети. Данные поступают в дата-центр только если неизвестен получатель или получатели.

Из-за этой разницы в архитектурах MQTT и DDS стандарты подходят для разных типов приложений.

MQTT подходит для классических M2M приложений, в которых поток данных в основном между клиентом и сервером. Как пример: мониторинг температуры или давления на скважинах.

DDS идеально подходит для ситуаций, когда нет выделенного центра. Например, рассмотрим систему мониторинга пациентов. Данные датчиков (например по жизнеобеспечению) необходимы "у кровати", на столе медсестры, на устройствах записи состояния пациента или даже на мобильных устройствах родственников. Это было бы весьма неэффективно отправлять эти данные через центральный дата-центр лишь для того чтобы они появились рядом у кровати или на мониторе у медсестры. Это может быть даже технически трудно выполнимым из-за, например, ширины канала.

Таким образом, в то время как и MQTT и DDS обеспечивают стандарт для коммуникаций в "Интернете Вещей", их архитектура приводит к большой разнице в архитектуре конечных систем.

Пока без комментариев

Интернет тренды

Июн 04 2013

Очень интересный доклад был подготовлен Мери Микер (весьма продуктивная женщина-финансовый аналитик Wall Street и, по совместительству, венчурный капиталист) и Лианг Ву (старший научный сотрудник KPCB) об интернет трендах современности. Рекомендую внимательно ознакомиться с каждой страницей, так как информация весьма концентрирована, а в сумме доклад занимает 117 страниц!

Но главная тенденция, которая прослеживается на каждом слайде, это то что данных в интернете становится с каждым годом все больше и больше. Технологически мы скоро дойдем до момента когда каждая секунда жизни каждого из нас сможет быть на вечно запечатлена в интернете. Вывод? В конце концов эту кучу данных надо кому-то анализировать!:)

Пока без комментариев

Экосистема Hadoop (основные проекты)

Май 28 2013

Hadoop

Центральный проект Apache по разработке открытого ПО для надежных, масштабируемых, распределенных вычислений.

hadoop.apache.org

HDFS

Распределенная файловая система, которая обеспечивает высокоскоростной доступ до данных ваших приложений.

hadoop.apache.org/hdfs/

MapReduce

Фреймворк для создания распределенных обработчиков данных на основе кластера.

Продолжить чтение “Экосистема Hadoop (основные проекты)” »

Пока без комментариев

Графовые базы данных

Май 24 2013

ArangoDB

Компания:triAGENS GmbH
Язык:C/C++
Лицензия: Apache 2
Модель графа: Property Graph
Хранилище/основа: native C/C++
API:Ruby/JavaScript
Язык запросов:Graph Traversals via JavaScript, Gremlin
Консистентность: MVCC/ACID
Визуализация:
Масштабируемость:
Последняя версия:1.3.0 (2013)

AllegroGraph

Компания:Franz Inc.
Язык:C++
Лицензия: коммерческая
Модель графа: RDF, XML
Хранилище/основа:
API:Java, Lisp, WebServices / Rest
Язык запросов:
Консистентность:
Визуализация:
Масштабируемость:
Последняя версия:4.9 (2012?)

FlockDB

Компания:Twitter
Язык:Java
Лицензия: Apache 2
Модель графа: adjacency list of a directed graph
Хранилище/основа:
API:Java, Ruby via Thrift
Язык запросов:
Консистентность:
Визуализация:
Масштабируемость:
Последняя версия:1.8.15 (2012) but last commit at 04/2012

Продолжить чтение “Графовые базы данных” »

3 комментариев

О 9 базах данных за 45

Апр 26 2013

А теперь вполне серьезное ревью целых 9 баз данных за 45 минут. Очень полезно для кругозора.

1. Postgres
2. CouchDB
3. MarkLogic
4. Riak
5. VoltDB
6. MongoDB
7. Neo4j
8. HBase
9. Redis

Пока без комментариев

О семи базах данных в песне

Апр 26 2013

Хотите узнать о 7 базах данных менее чем за 2 минуты? Тогда смотрим!

  1. Neo4J
  2. Postgres
  3. HBase
  4. Redis
  5. CouchDB
  6. Mongo
  7. Riak

Пока без комментариев

Big Data Week в Москве. 25-27 апреля

Апр 10 2013

badge_200Интересуетесь миром данных, а в частности технологиями Big Data? Тогда обязательно не пропустите событие Big Data Week, которое будет проходить с 25 по 27 апреля в Москве на Мансарде Афиши и Рамблера. Регистрируемся прямо сейчас!

Продолжить чтение “Big Data Week в Москве. 25-27 апреля” »

Пока без комментариев

Войти с помощью: