Beratung und Support für Hadoop
Seit 1989 stellt ScienceSoft umfassedende Leistungen in Data Analytics bereit. Wir verstehen analytische Herausforderungen, mit denen unsere Kunden konfrontiert werden, und wissen, wie diese gelöst werden können. Die Berater von ScienceSoft haben seit 2013 Big-Data-Lösungen konzipiert und implementiert. Unsere Entwickler konzentrieren sich auf Apache Hadoop als eines der führenden Frameworks. Aber unsere Kompetenz geht weit darüber hinaus. In unseren Projekten benutzen wir auch solche Big-Data-Technologien wie Apache Hive, Apache Spark und Apache Cassandra, um die effizienteste Lösung anzubieten.
Welche Leistungen wir im Bereich Hadoop erbringen
Hadoop-Gesundheitscheck (Health Check)
Unsere Berater in Big Data können Ihre bestehenden Hadoop-Cluster untersuchen, um herauszufinden, ob es irgendwelche Nachteile oder Probleme gibt. Sie erhalten einen detaillierten Bericht über den Status Ihres Systems sowie Vorschläge zur Optimierung. Zum Beispiel können einige kleinere Änderungen in den Algorithmen zu einer wesentlichen Kostenreduzierung oder einer Beschleunigung des Systems führen.
Entwurf der Hadoop-Architektur
Wenn Sie eine Lösung von Grund auf benötigen, planen wir sorgfältig jede einzelne Komponente, um sicherzustellen, dass Ihr zukünftiges System Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. Wir schätzen Ihr aktuelles und zukünftiges Datenvolumen sowie die erforderliche Geschwindigkeit des Systems ein, um die Architektur entsprechend zu entwerfen. Mit einem umfassenden Ansatz beschränken wir uns nicht auf Apache Hadoop, sondern wir bieten eine Kombination aus Frameworks und Technologien, um eine maximale Leistung zu erzielen.
Hadoop-Implementierung
Unsere erfahrenen Praktiker im Bereich Big Data werden das Projekt jeder Komplexität ins Leben rufen. Sie können sicher sein, dass Sie unseren professionellen Rat erhalten, egal, ob Sie eine On-Premises- oder Cloud-Lösung benötigen. Wir helfen Ihnen, die erforderlichen Größe und Struktur von Hadoop-Clustern zu bestimmen. Wir installieren und optimieren alle erforderlichen Frameworks, sodass sie nahtlos zusammenarbeiten, und konfigurieren die Soft- und Hardware. Unser Team stellt das Cluster-Management-System je nach Auslastung ein, um eine hohe Arbeitseffizienz und optimierte Kosten zu gewährleisten.
Hadoop-Integration
Planen Sie, Hadoop Distributed File System als Speicherplattform zu verwenden und Analysen mit Apache Spark durchzuführen? Oder betrachten Sie HDFS als ein Data Lake für Ihre IoT Big Data und Apache Cassandra für ein Data Warehouse? In jedem Fall gewährleistet unser Team die nahtlose Integration von Hadoop mit den vorhandenen oder beabsichtigten Komponenten der Architektur vom Unternehmenssystem.
Hadoop-Support
Wir unterstützen Ihr Projekt in jeder Phase, es ist dabei egal, ob es sich um eine Kick-Off-Phase oder ein Post-Implementierung-Support handelt. Mit den korrekten Einstellungen, Replikations- und Backup-Konfigurationen werden Sie Ihnen keine Sorgen über die Datensicherheit machen.
Wenn Sie in eine neue Umgebung migrieren (zum Beispiel auf die neueste Framework-Version), wird unser Team diese Herausforderung auch lösen.
Herausforderungen, die wir meistern
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Neue analytische Anforderungen sollten schnell erfüllt werdenMit 32 Jahren Erfahrung in Data Analytics und 8 Jahren in Big Data verfügt unser Team über genügend Know-how, um schnellstmöglich eine auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnittene analytische Lösung zu liefern. Unser Projektportfolio umfasst Projekte unterschiedlicher Komplexität und in verschiedenen Branchen. Wir sind bereit, eine Hadoop-Lösung zu entwerfen, zu implementieren und zu unterstützen, damit Sie Ihre Big Data optimal nutzen können. |
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Übermäßiger Verbrauch von ComputerressourcenWir bieten Ihnen eine durchgängige Hadoop-basierte Lösung. Als Framework benötigt Apache Hadoop keine teure maßgeschneiderte Hardware für die Verarbeitung großer Datenmengen. Das Konzept des verteilten Speichers und der parallelen Datenverarbeitung ermöglicht die Verwendung von kostengünstigen Standardmaschinen. Beim Entwerfen der Architektur werden wir außerdem jene Technologieoptionen auswählen, die Ihre Geschäftsaufgaben auf die effizienteste Weise lösen. |
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Wachsender Bedarf an Echtzeit-AnalysenHadoop Distributed File System ist eine gute Wahl für Data Lakes, die in erheblichem Ausmaß für Echtzeit-Analysen von Bid Data verwendet werden. Um allerdings eine Lösung zu erstellen, die Ihre Anforderungen an Echtzeit-Analysen perfekt erfüllt, sollten Sie Hadoop mit anderen Big Data Frameworks zur Leistungssteigerung kombinieren. Je nach der Architektur der Lösung kann dies beispielsweise Apache Kafka sein, das der Verarbeitung von Datenströmen dient, oder Apache Spark, das eine parallele In-Memory-Verarbeitung ermöglicht und bis zu 100 Mal schneller als MapReduce - das Datenverarbeitungsframework von Hadoop - sein kann. |
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Falsch konfigurierte Hadoop-ClusterUnser Team kann auch den Unternehmen helfen, die von verschiedenen Anbietern falsch konfigurierten Hadoop-Cluster so zu konfigurieren, dass sie kompatibel sind und reibungslos funktionieren. |
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