Hadoop y Hana: la interacción perfecta
Hana es claramente un punto de partida importante para muchos de nuestros clientes. Aunque Hadoop también se ejecuta en servidores de bajo coste, se puede conseguir un aumento significativo del rendimiento gracias a la arquitectura de SAP.
Y puesto que el tiempo es quizá más dinero que nunca, creemos que ha llegado el momento de que muchos de nuestros clientes piensen en cómo pueden sacar aún más partido a su infraestructura actual combinando Hortonworks y SAP".
Desde un punto de vista puramente técnico, una ventaja importante es que los datos que hay que analizar se almacenan en la memoria principal del servidor para su análisis. Como no hay operaciones de E/S externas y el acceso a los datos se basa en un patrón diferente, incluso los análisis complejos pueden realizarse rápidamente.
Hana ofrece bibliotecas coordinadas para tareas de previsión, planificación, procesamiento de textos, análisis espacial y análisis empresarial.
Una posible asignación virtualizada de los sistemas independiza al usuario del hardware utilizado, siempre que se garantice un rendimiento suficiente.
Puntos fuertes de Hadoop
Hadoop gana puntos en los análisis de Big Data gracias a su capacidad para añadir por sí mismo la información que falta a los conjuntos de datos. Así, puede
z. Por ejemplo, añadir datos demográficos a los registros web de los clientes antes de enviarlos a procesar.
Además, Hadoop destaca en su reconocimiento de patrones de datos y realiza una evaluación inteligente de los grupos de datos y la conexión de distintos tipos de datos. También es importante el reconocimiento de conjuntos de datos grandes pero similares.
Hadoop también detecta con fiabilidad patrones de datos en el análisis de riesgos, por ejemplo para identificar a tiempo operaciones anómalas en el sector bancario, como las tarjetas de crédito.
En las áreas en las que es necesario procesar y analizar directamente los datos en flujo, la interacción de Hadoop y Hana encaja de forma natural.
Campos de aplicación útiles
Por ejemplo, los contadores inteligentes de electricidad, la evaluación de datos procedentes de sensores de vehículos o de plantas de fabricación. Aquí, datos muy sencillos pero masivos pueden cargarse directamente en la memoria de trabajo y analizarse con Hadoop.
La arquitectura especial de Hadoop también favorece la conexión en red de varias instancias de Hana. Además, el análisis de la evolución de los medios sociales también se presta a ello. I
n contraste con los datos en streaming, cuyo reto reside en su enorme masa, la información obtenida de los medios sociales es menos numerosa, pero más compleja y desorganizada. También en este caso, el procesamiento con Hadoop con ayuda de Hana conduce a un resultado más rápido.
Para una empresa, esto puede significar que puede reconocer más rápidamente los desarrollos emergentes en el grupo destinatario y reaccionar ante ellos con mayor agilidad. En algunos sectores, esto supone una importante ventaja competitiva, ya que no sólo se reacciona ante el grupo destinatario, sino que se produce una interacción real que, a su vez, muestra mejor a la empresa y sus productos.
Por tanto, el análisis de las tendencias de consumo emergentes puede tener un impacto directo en el resultado operativo. En interacción con la base de datos en memoria Hana, Hadoop despliega plenamente sus cualidades como marco para software escalable y distribuido.
No importa en qué entorno se utilice la solución: hay campos de aplicación en todos los sectores. Cualquiera que desee llevar a cabo sus análisis de big data de forma eficiente y rápida e incluir todas las variables de origen para obtener un mejor resultado debería echar un vistazo más de cerca a la solución en dos partes.
