盘点IT厂商们“大数据”的那点事儿

IBM的BigInsights、BigSheets和BigCloud

IBM号称是最早提出大数据概念的厂商，开始在其实验室尝试使用Hadoop,但是它在去年将相关产品和 服务纳入到商业版，甲骨文和微软在其之后才宣布各自也将积极接受该平台。IBM在去年5月推出了InfoSphere BigInsights软件。该软件包包括Apache Hadoop发行版、面向MapReduce编程的Pig编程语言、针对IBM的DB2数据库的连接件以及IBM BigSheets,后者是一种基于浏览器的、使用电子表格隐喻(spreadsheet-metaphor)的界面，用于探究和分析Hadoop里面的数据。

IBM提供了一系列平台应对大数据带来的三方面挑战——大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)。无论是能源公司分析气象数据，还是司法机构在众多视频资料中分析有价值信息，亦或是银行为审查资产判别客户级别分析多年的交易数据。IBM大数据平台，都可以帮助企业将数据当成战略资产进行管理。IBM研究机构在大数据领域工作有超过3年时间，目前已经拥有100个大数据项目客户。在商业分析领域IBM已经投入巨资140亿美元——其中包括24项收购以及集聚了8000名分析顾问。

Oracle数据库+大数据机Oracle的大数据策清晰而直接。

NoSQL数据库和Big Data Appliance组合为客户直接拥有处理非结构化海量数据的能力。甲骨文大数据机(Oracle Big Data Appliance)将甲骨文-Sun分布式计算平台与Cloudera的Apache Hadoop发行版、Cloudera管理器管理控制台、R分析软件的开源发行版以及甲骨文NoSQL数据库结合起来。甲骨文还包括连接件，因而让数据能 够在大数据机与甲骨文Exadata或传统的甲骨文数据库部署环境之间来回传送。甲骨文为这套综合的软硬件"工程一体化系统"提供了一线支持;但是即使出 现棘手的Hadoop难题，甲骨文也可以利用Cloudera的专长，它还可以介绍客户使用Cloudera的Hadoop培训和咨询服务。

Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

微软面对开放的悬疑

微软将会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案(Big Data Solution)，这是微软SQL Server 2012版本的一部分。微软宣布推出了两个基于Hadoop的大数据处理的社区技术预览版连接器组件，一个用于SQL Server,另一个用于SQL Server并行数据仓库(PDW)。该连接器是一个部署在Linux环境中的命令行工具。

SQL Server Hadoop连接器在微软大数据之路上最重要的一步。但由于Hadoop、Linux和Sqoop都是开源技术，这意味着微软要对开源世界大规模地敞开胸怀，这一点值得用户关注。另外，微软还宣布将推出LINQ Pack、LINQ to HPC、Project"Daytona"以及Excel DataScope,这些产品都将专为研究人员和业务分析师打造，用以在Windows Azure上做大数据分析。

EMC单一的数据分析平台Greenplum

在大数据方面有43000万美元营收，目前由EMC公司所有。EMC Greenplum统一分析平台(UAP)是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作， 或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus,而后者是一种协作式、类似社交网络的界面，可供数据分析团队处理，无论团队成员是有博士头衔的数据科学家、数据集成专家和商业智能分析员， 还是数据库管理员和业务部门的用户及管理人员。

EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备(DCA)，它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和 Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心(Command Center)界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。UAP软件将数据访问、管理和工作流统一起 来，并与其他数据源和数据处理方法联系起来;随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。

亚马逊深入了解用户需求

亚马的逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，这包括了运行试点项目的新手，内部部署的预置型系统遇到需求过载的难题，或是利用弹性MapReduce来获取额外容量的专业人士。

弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。除数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。Karmasphere提供了可视化工具，以便使用SQL及其他语言，针对在亚马逊S3、亚马逊弹性MapReduce作业流或本地文件系统上的结构化数据和非结构化数据，执行即席查询和分析。用户还可以提取结果文件， 以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

SAP HAHA内存计算技术加速计算

SAP基于内存计算的高性能分析应用软件(SAP HANA)将构建一个公开的平台，开放给不同领域、不同行业的合作伙伴，联手合作伙伴共同运作，让更多用户通过HANA得到真正的收益。国内一家快消品企业完成9500万条信息的数据分析在采用新的SAP内存计算分析技术后，响应时间仅需四秒钟。目前，SAP已与包括英特尔、IBM、惠普、戴尔、富士通、思科等在内的多家伙伴达成合作共识。

Sybase用SQL数据库应对大数据Sybase并没有推出类似Oracle的NoSQL数据库功能，但是据了解，他们在最新版本的数据库中，已经将大数据提到了一个非常重要的位置。在Sybase ASE 15.7当中，新增的一个重要特性就是对大对象(LOB)的管理增强，包括LOB压缩、行内LOB、复制机制以及LOB的读取与运算方面都进行了特别的改进。LOB中包含了非结构化数据，因此Sybase ASE 15.7新增的这些功能都使得DBA在应对大数据时更加轻松。

另外在他们的分析数据库Sybase IQ 15.4中，还添加了如MapReduce API、对预测模型语言的支持、集成的Hadoop以及扩展数据挖掘算法函数库等功能。很明显，这一系列新特性与大数据的关系密切，是新版本中最大的亮点。

Informatica不拒绝任何格式

Informatica推出的HParser是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而 多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式(如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业 的ACORD)。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功 能，不久会添加其他的数据处理代码。

Informatica希望能够借助统一的环境和方法，全面满足数据管理和数据集成方面的要求。这家公司的企业客户超过 4300个，它估计10%以上的客户正进入到大数据领域(大数据的容量超过100TB)。市场地位和技术创新使得Informatica成为值得关注的一家Hadoop专业厂商。

Cloudera提供Hadoop的企业安全

Cloudera公司自2008年以来就一直致力于将开源Apache Hadoop打造成一款供企业使用的可靠平台。这家公司有100多个客户，不过鉴于Cloudera最近与IT业界老大的数据库供应商甲骨文结为合作伙伴，今年其客户数量有望大幅增加。

Cloudera为其Apache Hadoop软件发行版增添了两个重要部分：一个是用于控制和管理Hadoop部署环境的Cloudera管理器控制台，另一个是企业级支持。 Cloudera管理器提供了基于向导的安装和配置菜单，以便部署Hadoop.另外，它还提供了一些工具，帮助系统管理人员监控平台的运行状况、诊断问题、优化性能，以及在配置和安全方面作出所需的变更。

Cloudera支持服务分每天8小时每周五天或每天24小时每周七天这两种，服务包括配置检查、问题逐级上报和解决、与第三方系统集成以及知识库、文章及其他技术资源。除了现有的这些服务外，还有培训和咨询服务。Cloudera 企业解决方案包括Hadoop软件发行版、Cloudera管理器及支持，标价为每年每个节点4000美元(不包括硬件)。

惠普用大数据换的新生

大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform ，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。

Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。

Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。

Datameer将商业智能运用到大数据上

Datameer公司宣称其Datameer分析解决方案(DAS)是一款面向Hadoop、针对企业用户的商业智能(BI)平台。但是DAS并不将Hadoop当作信息孤岛：它可以通过JDBC、Hive、HTTP或其他标准，连接到任何数据源。它包含了一个由向导驱动的集成平台，让用户可以安排调度负载，并且转换来自任何这些数据源的庞大的结构化、半结构化或非结构化数据集。用户可以通过类似电子表格的DAS界面，运用180多项分析功能中的任何一项功能。企业用户可以获得拖放式报告和仪表板功能。DAS可以在私有云或公共云上运行，而且有一套代表性状态传输(REST)应用编程接口(API)，用于数据导入和导出。

GOOGLE推出BigQuery服务谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。 BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

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