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Per lungo tempo le aziende hanno utilizzato per le applicazioni di business analytics Data Warehouse (DWH) tradizionali basati su tecnologie MPP o RDBMS. In genere queste applicazioni contengono un insieme di dati transazionali e strutturati che seguono schemi logici come lo schema a stella (star schema).
Con il nome Big Data si fa riferimento alla enorme quantità di dati, provenienti da fonti diverse, di solito non strutturati e che spesso superano la capacità di archiviazione e elaborazione in tempo utile per il business delle tecnologia appena menzionate. Hadoop si occupa di questo nuovo tipo di dati e fornisce scalabilità e flessibilità nell’archiviazione dei dati non strutturati.
È sempre più importante essere in grado di combinare i DWH tradizionali con sistemi di nuova generazione che vengono eseguiti su ambienti come Hadoop o attraverso applicazioni “in-memory” che utilizzano Hadoop come back-end di archiviazione.
DSSD D5 è la soluzione DellEMC di “rack-scale-flash” che consente l’analisi dei dati in tempo reale.
In questo post analizzerò i vantaggi dell’utilizzo della piattaforma DSSD per integrare Hadoop con un’architettura di “Enterprise Analytics” ed effettuare analisi dei dati in tempo reale.
