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Hortonworks Data Platform: HDP 3.0

DATOS HÍBRIDOS MÁS RÁPIDOS E INTELIGENTES

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Más información

Almacene, procese y analice sus datos en reposo de forma segura

Hortonworks Data Platform (HDP) ayuda a las empresas a comprender mejor los datos estructurados y no estructurados. Es un marco de trabajo de código abierto para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos de múltiples fuentes. HDP moderniza su infraestructura informática y mantiene sus datos seguros (en la nube o in situ), a la vez que le ayuda a impulsar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la experiencia del cliente y controlar los costes.

HDP permite la implementación ágil de aplicaciones, cargas de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, almacenamiento de datos en tiempo real, y seguridad y gobernanza. Constituye un componente clave de cualquier arquitectura moderna de datos en reposo.

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La última versión de HDP ofrece nuevas capacidades para que la empresa pueda desplegar aplicaciones ágiles, nuevas cargas de trabajo de aprendizaje automático/profundo, almacenamiento de datos en tiempo real, seguridad y gobernanza. Constituye un componente clave de cualquier arquitectura moderna de datos.

Arquitectura híbrida HDP

Beneficios

Más rápido: acorta los tiempos de implementación y reduce el coste total de propiedad

Un servicio basado en contenedores permite construir y desplegar aplicaciones en cuestión de minutos. La contenedorización posibilita la ejecución de múltiples versiones de una aplicación, lo que le permite crear rápidamente nuevas funciones y desarrollar y probar nuevas versiones de servicios sin interrumpir las antiguas.

HDP también es compatible con aplicaciones de terceros en contenedores Docker y contenedores nativos de YARN. La codificación de borrado aumenta la eficiencia del almacenamiento en un 50 %, lo que permite una replicación eficiente de los datos para reducir el coste total de propiedad.


Blog: Anuncio de la disponibilidad general de Hortonworks Data Platform 3.0
Seminario web: Datos híbridos 3.0 más rápidos e inteligentes
Más rápida
Más inteligente: acelera el tiempo de análisis para tomar decisiones más acertadas

HDP provides the basis for supporting GPUs in Apache Hadoop clusters, enhancing the performance of computations required for Data Science and AI use cases. It enables GPU pooling for sharing of GPU resources with more workloads for cost effectiveness. It also supports GPU isolation, which dedicates a GPU to an application so that no other application has access to that GPU.

HDP incluye una vista previa de la tecnología TensorFlow en contenedores, que combinada con el uso en pooling de la GPU, facilita el diseño, la construcción y la formación para obtener modelos de aprendizaje profundo.


Libro blanco: Apache Hadoop 3 mejora las cargas de trabajo de macrodatos
Blog: Qué valor añadido tiene Hadoop 3 respecto a Hadoop 2
Blog: Compatibilidad para GPU en Apache Hadoop 3.1 y Yarn HDP 3
Híbrido: el camino más rápido hacia el conocimiento en todas las nubes

HDP le da la libertad de desplegar cargas de trabajo de macrodatos en entornos híbridos y multinube sin depender de una arquitectura de nube de un proveedor en particular. Los clientes pueden crear y gestionar sin problemas clústeres de macrodatos en cualquier entorno. HDP es independiente de la nube y automatiza el aprovisionamiento para simplificar el despliegue de macrodatos y optimizar el uso de los recursos de la nube.

Soporte de almacenamiento en la nube para guardar cantidades infinitas de datos en su formato nativo, como:

  • Microsoft ADLS
  • WASB
  • AWS S3
  • And Google Cloud Storage

Cloudbreak provides easy provisioning of clusters in the cloud by deploying HDP to your cloud provider of choice


Webinar: Cloud Computing Extension Data Strategy
Webinar: Develop and Implement Business Transformation Strategy
Base de datos en tiempo real: una interfaz SQL para consultas históricas y en tiempo real

HDP includes improved query performance to focus on faster queries. Hive LLAP, the fastest Apache Hive engine, runs in a multi-tenant environment without causing resource competition. This integration drastically speeds up queries commonly used in Business Intelligence scenarios, such as join and aggregation queries. In addition to query optimization, Hive also allows the creation of resource pools, for fine-grained resource allocations.

HDP enables ACID transactions by default making it easier to updates in Hive tables and support GDPR requirements. Hive, as a real-time database, eliminates the performance gap between low latency and high throughput workloads to process more data at a faster rate.


eBook: Enabling faster smarter hybrid data for a modern data architecture
Datasheet: HDP 3.0 Datasheet
Trusted: Enterprise-grade access control and metadata for security & governance

HDP continues to provide comprehensive security and governance. HDP’s security is integrated in layers and includes features for authentication, authorization, accountability, and data protection. The integration of security and governance allows security professionals to set classification-based security policies. In addition, data governance tools empower organizations to apply consistent data classification across the data ecosystem.

Additional features allow the auditing of events to get more fine-grained and detailed, making it easier for auditors to do their job. Auditors and users can see full chain of custody as the data moves through the ecosystem. Tag propagation to allow auditors and users to see where the data is going across the enterprise and to retain context of data that is sensitive. Time base polices allow temporary access to a given user.


White Paper: What do customers expect from a modern data architecture
Blog: Hadoop 3 Blog Series Recap

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Micron Technology, Inc. is an American global corporation based in Boise, Idaho. The company is one of the largest memory manufacturers in the world, producing many forms of semiconductor devices, including dynamic...
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