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Micro Focus enrichit sa plateforme analytics Vertical 9
Micro Focus lance la nouvelle version de sa plateforme Vertica Analytics. Vertica 9 offre une large palette de fonctionnalités de machine learning in-database (comme par exemple de nouveaux algorithmes, la réplication de modèles, des fonctions de préparation de données et des workflows continus de bout en bout) qui simplifient la production et le déploiement de modèles de machine learning. 

Vertica 9 permet aux organisations d’analyser leurs données non seulement sur place, autrement dit, sans avoir besoin de les déplacer inutilement. Cette version 9 de de Vertica supporte désormais le déploiement sur les clouds principaux et inclut plusieurs améliorations dont :
  • le Machine learning in-database. Vertica 9 propose, en effet, un ensemble de nouveaux algorithmes d’apprentissage machine pour la catégorisation, l’ajustement rapide et la prédiction afin d’accélérer les temps de traitement en éliminant la nécessité de faire des échantillonnages sur de faibles quantités ou de déplacer des données. Ces nouveaux algorithmes promettent ainsi le support de nouvelles fonctions de préparation de données pour obtenir une meilleure connaissance à partir des données, tout en améliorant la qualité de l'analyse, un workflow simplifié pour faciliter le déploiement en production des modèles de machine learning, en particulier pour les clients qui utilisent Vertica de façon embarquée, et qui souhaitent répliquer des modèles à travers différents clusters.
  • l'amélioration de la gestion des données centrales et traitement analytique haute performance. Et ce, pour une meilleure prise en compte des quantités massives de données historiques grâce à la gestion hiérarchique des partitions, ainsi que des performances accrues pour les charges de travail les plus exigeantes.
  • l'écriture de données au format Parquet grâce à l'intégration d’un nouvel éditeur HDFS Parquet, bâti sur la capacité de Vertica d’écrire (et plus uniquement de lire) des données de façon rapide et efficace sur HDFS. Ce qui permet de tirer immédiatement de la valeur depuis le nombre croissant de lacs de données dans le pipeline de données Hadoop d'une organisation.
  • Tables aplaties (Flattened Tables). Cette fonctionnalité facilite les tâches de jointures complexes sur plusieurs tables, en les rendant beaucoup moins pénibles à utiliser et bien plus performantes. Les analystes peuvent rapidement écrire des requêtes directes et rapides comme si les données résidaient dans une seule grande table plate, ce qui simplifie et accélère le processus d’analyse de Big Data des bases de données disposant de schémas complexes.
Vertica 9 sera disponible d'ici la fin de l'année et pourra être facilement déployée depuis Google Marketplace. Il disposera également d’une intégration plus importante avec Microsoft Azure, comme par exemple la certification Power BI. 
Publié le 25 septembre 2017
SQ 250-300