SQream e Hitachi Vantara insieme per AI/ML e Big Data
L’archiviazione di Hitachi Vantara e la piattaforma di accelerazione dell’analisi dati di SQream verranno proposte congiuntamente per supportare applicazioni Hadoop-Hive, Cloudera e Teradata.
Pubblicato il 12 settembre 2022

Le applicazioni di intelligenza artificiale o machine learning (AI/ML) e quelle basate sulle analisi dei Big Data non sono di facile adozione: servono le giuste tecnologie software, ma anche le risorse di archiviazione adatte per conservare e processare rapidamente un grande volume di dati. Per facilitare l’adozione di applicazioni Hadoop-Hive, Cloudera, Teradata o altre soluzioni per l’analisi AI/ML e Big Data, sul mercato debutta una nuova collaborazione: quella avviata tra Hitachi Vantara e SQream.
La nuova offerta mette insieme le soluzioni di storage di Hitachi Vantara (archiviazione a blocchi, a oggetti, a file, software-defined, per mainframe, per infrastrutture convergenti e iperconvergenti) e la piattaforma di accelerazione di analisi dei dati di SQream. Quest’ultima dal 2021 ha ottenuto la qualifica di “partner Create” di Hitachi Vantara e le rispettive offerte presentano diversi punti di integrazione. In particolare, la Data Acceleration Platform di SQream si integra con Hitachi Content Software for File, un file system parallelo basato su NVMe, e con l’object storage Hitachi Content Platform per garantire prestazioni mirate e consentire economie di scala.
A mo’ di esempio per illustrare i frutti della loro collaborazione, le due aziende hanno citato un recente progetto realizzato per una “importante impresa manufatturiera” che impiega applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning ad alte prestazioni per il rilevamento delle anomalie di produzione. Usando i sistemi di storage Hitachi Vantara e le soluzioni SQream per l'analisi rapida, l’azienda manifatturiera è stata in grado di archiviare ed analizzare in maniera continuativa i dati dei sensori posti sulle macchine di produzione, organizzati in un database su scala multi-peta. Grazie alle attività di AI/ML è stato ottenuto un “significativo miglioramento dell'efficienza complessiva delle apparecchiature” (Overall Equipment Efficiency).
"L'analisi approfondita dei dati è diventata sinonimo di lunghi processi ETL e di query che, a loro volta, fanno sì che molte organizzazioni ricevano insight preziosi troppo tardi e modelli AI/ML meno accurati", ha spiegato Benny Yehezkel, Cro di SQream. "Questa offerta congiunta con il nostro partner Hitachi Vantara accelera il Total Time to Insights (TTTI) e trasforma i dati in valore per il business, efficientando i costi in una maniera che non ha precedenti ed offrendo un potenziale di crescita enorme per i clienti che abbiamo in comune".
"Non c'è dubbio che i clienti siano sempre più alla ricerca di soluzioni per ottenere analisi approfondite dei dati più rapidamente per casi d'uso strategici e particolarmente sensibili al fattore tempo", ha detto Tanya Loughlin, director of product marketing, Content Platforms di Hitachi Vantara. “Siamo entusiasti di poter consentire ai nostri clienti, grazie alla partnership con SQream, una focalizzazione ancora maggiore sui dati, generando nuovo valore che consenta di ottenere più velocemente analisi approfondite e migliorare di conseguenza i processi decisionali".
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