Pressemitteilung von Marketwire Client Services

Big-Data-Innovationen von SGI(R) sorgen für Top-Ergebnisse bei Unternehmen

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(ddp direct) FREMONT, CA -- (Marketwired) -- 10/23/13 -- SGI (NASDAQ: SGI), ein führender Anbieter in Sachen High-Performance-Computing und Big Data, stellt neuartige Big-Data-Lösungen vor, die auf die ständig wachsenden Herausforderungen antworten, mit denen Unternehmen und Behörden heutzutage konfrontiert werden.

Fundiert auf umfassender Expertise und Branchenerfahrung in High-Performance-Computing (HPC) und der Verwaltung immenser Datenmengen, präsentiert SCI bahnbrechende Lösungen, mit denen Unternehmen Big-Data-Analysen schneller und fundierter durchführen, extreme Speicherkapazitäten und Skalierung erzielen und Speicherinvestitionen kosteneffizienter managen lassen.

Weltweit operierende Unternehmen werden mit atemberaubenden Datenmengen überschwemmt, und diese Daten werden von einem ganzen Kaleidoskop an Quellen generiert: Internet-Traffic, Sensormesswerte, Kreditkartentransaktionen, Social Media, Videoüberwachung, um nur einige Beispiele zu nennen. In der Tat strömen Datenmengen heutzutage in einer Geschwindigkeit und Vielfalt ein, die bisher als unvorstellbar galt. Nur die gezielte Analyse dieser Datenmassen schafft weitreichende Vorteile, ob es um Wettbewerbsvorteil und Umsatzwachstum geht oder einfach, um Leben zu retten. Hierbei stellen sich auch die wahren Herausforderungen ein ? nämlich wie Daten noch schneller, in noch größerem Rahmen und noch effizienter ausgewertet werden können.

"Seit nahezu zwei Jahrzehnten verhilft SGI seinen Kunden zu bahnbrechenden Erfolgen, nicht nur mithilfe von High-Performance-Computing, sondern auch durch die effiziente Datenverwaltung einiger der größten Datenlandschaften der Welt", so Jorge Titinger, Geschäftsführer und CEO der SGI. "Was wir heute vorstellen, spiegelt unsere fundierte Erfahrung in HPC und hochvolumiger Datenspeicherung wider und demonstriert unsere Fähigkeit, Unternehmen zu kürzeren Time-to-Value-Zeiten zu verhelfen, Petabyte-Kapazitäten zu erzielen und die ständig steigenden Kosten für Big Data im Griff zu behalten."

Hochleistungsrechnen (HPC) für Big-Data-Analyse

Die tiefgreifende Expertise von SGI bei der Entwicklung der weltweit schnellsten Supercomputer zahlt sich angesichts dieser Herausforderungen aus. Großrechner wurden herkömmlich für hochkomplexe und rechenintensive Aufgaben in Wissenschaft und Forschung sowie für physikalische Simulationen bis hin zu Sicherheitsmaßnahmen von Regierungen eingesetzt. Heute verwenden Unternehmen High Performance Computing (HPC) im schnell wachsenden Bereich der Big-Data-Analyse und setzen nach ausreichend erworbenem Know-how über Datensätze ebenfalls auf Open-Source Frameworks wie Apache(TM) Hadoop(R). In Weiterführung seiner marktführenden Innovationen lag SGI auch bei Hadoop an der Spitze und entwickelte Cluster-Installationen mit mittlerweile Zehntausenden an Knoten. Basierend auf diesem Know-how präsentiert SGI eine neuartige, werkseitig integrierte, Hadoop-optimierte Plattform, die Big-Data-Analysen noch schneller und differenzierter ermöglicht und hierdurch Time-to-Value-Zeiten von Monaten auf Tage reduziert.

"Big Data-Rechenprozesse erfordern ernorme Rechenkapazitäten, die möglicherweise von großen Gruppen von Linux-Servern bereitgestellt werden, um Analyse-Software wie Hadoop betreiben zu können. Allerdings verfügen nur wenige IT-Unternehmen über die erforderliche Infrastruktur und die Expertise, um diese Hadoop Analyse-Cluster optimal einsetzen zu können", erläutert Jean S. Bozman, Vice President Forschung der IDC Enterprise Platforms Group. "Durch Vorkonfigurierung der Big-Data-Analysesysteme spricht SGI gezielt diese maßgeblichen Marktanforderungen an und liefert eine gebrauchsfertige Big-Data-Lösung mit fundamentaler Verkürzung der Rechenzeit für Business-Analytics."

Extreme Kosteneffizienz für Big-Data-Datenspeicherung

Ebenfalls auf Basis seiner umfangreichen HPC-Erfahrung im Petabyte-Bereich begegnet SGI mit seinen neuen Lösungen einer weiteren kritischen und zunehmend problematischen Big-Data-Herausforderung ? der Datenspeicherung in riesigen Dimensionen bei limitierten Budgets und bei gleichzeitig wachsenden Anforderungen durch Benutzer. SGI zählt weltweit zu den Top 10 der Storage-Anbieter und installiert jährlich über 600 PB. Die Ankündigung durch SGI umfasst ebenfalls innovative Lösungen für Big-Data-Extrem-Speicherkapazitäten und Skalierungen, die Unternehmen einschneidend von den Speicherkosten für große Datenmengen entlasten.

"Aus Daten Informationen zu gewinnen, ist für Unternehmen, Forschungszentren, Industrie und Behörden Chance und Herausforderung zugleich", so Rajeeb Hazra, Vice President und General Manager der Technical Computing Group bei Intel. "Die Big-Data-Lösungen von SGI sind ein anschauliches Beispiel, wie neuartige Technologien die Datenverwaltung und -nutzung für den Benutzer erleichtern und eine rasche Skalierung ermöglichen können ?Voraussetzungen für die Erlangung eines entscheidenden Wettbewerbsvorteils."

Das ungeheure Wachstum der Datenmengen, die zunehmende Datenkomplexität und die steigenden Anforderungen an die Datenauswertung in extremen Datenumgebungen in Unternehmen forderten diese neuartige Technologie als logischen Schritt. SGI wird auch weiterhin in dieser Entwicklung der Vorreiter sein.

Weitere Informationen über die Big-Data-Lösungen von SGI, einschließlich SGI(R) InfiniteData(TM) Cluster, SGI(R) ObjectStore(TM) und SGI(R) LiveArc(TM) AE für SGI(R) InfiniteStorage(TM) Gateway, finden Sie unter <a href="http://www.sgi.com/bigdatasolutions" title="http://www.sgi.com/bigdatasolutions">http://www.sgi.com/bigdatasolutions</a>

Über SGI SGI, der bewährte Marktführer im Bereich Hochleistungsrechnen (HPC), konzentriert sich auf die Unterstützung seiner Kunden bei der Lösung anspruchsvollster Herausforderungen im Geschäfts- und Technologiebereich mithilfe von Technical Computing, Big Data-Analyse, Cloud-Computing und Petascale-Lösungen, welche die Zeit für Entdeckungen, Innovationen und Rentabilität verkürzen.

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Atomic Public Relations
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sgi@atomicpr.com

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