Questa settimana annunciato il finanziamento della Serie Dguidata da Ignition Partners. Frank Artale, Managing Partner di Ignition, ha commentato:
"L'ineluttabile passaggio all'infrastruttura di big data e alle applicazioni di cloud nelle aziende presenta un'enorme opportunità per un nuovo approccio alla connettività dei dati e al self-service. L'approccio moderno di SnapLogic all'accesso, al modellamento e allo streaming dei dati posiziona l'azienda in modo ottimale per capitalizzare un'enorme opportunità di mercato".
Mentre continuiamo a fornire una potente piattaforma di integrazione elastica come servizio(iPaaS) per la connessione e la sincronizzazione delle applicazioni aziendali cloud e on-premises (Salesforce, ServiceNow, SAP, Workday, Zuora, ecc.), nelle ultime release abbiamo ampliato le capacità della nostra piattaforma unificata per rispondere alla crescente esigenza di integrazione dei big data. Greg Benson, il nostro Chief Scientist, ha riassunto le piattaforme di elaborazione dei big data di SnapLogic in questo post ed è stato recentemente citato in un articolo di Integration Developer News, che ha esaminato la nostra release dell'autunno 2014. Per quanto riguarda Spark, Greg ha notato che nell'annuncio più recente di Cloudera si legge che:
"SnapLogic sta aggiungendo il supporto nativo per Apache Spark come parte di CDH nelle prossime versioni della nostra Elastic Integration Platform. Nella prima fase, stiamo aggiungendo uno Spark Snap che sfrutta un cluster Spark co-locato con il nostro motore di elaborazione Snaplex. Ciò consente alle pipeline SnapLogic di trasmettere i dati in un dataset distribuito resiliente (RDD) di Spark. Il nostro obiettivo è quello di semplificare l'invio di dati a Spark da fonti diverse, come database convenzionali, applicazioni cloud , API e qualsiasi destinazione supportata da SnapLogic. Ulteriori applicazioni di Spark includono la combinazione di calcoli SnapReduce e Spark in flussi di lavoro coordinati tramite pipeline Snaplogic e la fornitura di funzionalità di data wrangling che consentiranno alle organizzazioni di raddoppiare la produttività dei loro data scientist".
A #Hadoopworld a New York la scorsa settimana, questo Wikibon Il 52% degli intervistati ha indicato gli strumenti di integrazione dei dati come gli strumenti e le tecnologie per i big data attualmente in uso. Ma che si tratti di requisiti per il parsing o lo streaming dei dati, della necessità di gestire nuovi e diversi formati e posizioni dei dati (ad esempio, cloud) o della richiesta di self-service da parte delle aziende, il problema è che i dati sono sempre più difficili da gestire. integratori cittadiniGli strumenti tradizionali di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), costruiti per righe e colonne, non sono in grado di gestire i casi d'uso dell'integrazione dei big data.
Date un'occhiata a questa dimostrazione dettagliata di SnapReduce e SnapLogic Hadooplex per vedere i vantaggi offerti da SnapLogic Elastic Integration Platform:
