Pressemitteilung von Iris Heilmann

ParStream: Datenbank analysiert Massendaten in Millisekunden

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Köln, 17. Juni 2011. ParStream ist die erste massiv parallele Datenbank, die Multiprozessorarchitekturen nutzt. Damit ist sie bis zu 1.000 Mal schneller und benötigt bis zu Zwanzigfach weniger Hardware-Kapazitäten als bisherige Systeme. Entwickelt und auf den Markt gebracht hat das System ParStream ein deutsches Start-up Unternehmen gleichen Namens, das auf der 26. International Supercomputing Conference vom 19. bis 23. Juni in Hamburg ausstellt. Die Lösung ist auf die schnelle Analyse sehr großer Datenmengen (Big Data) bis in den Petabyte-Bereich spezialisiert und läuft bei einer Reihe von Kunden im Produktiveinsatz.

"Daten werden zum wichtigsten Rohstoff für Wirtschaft und Wissenschaft im 21. Jahrhundert. Instrumente bereit zu stellen, mit denen sich Big Data managen und analysieren lassen, ist in nächster Zeit daher eine der wichtigsten Aufgaben für die IT", sagt Michael Hummel, gemeinsam mit Jörg Bienert Gründer und Geschäftsführer von ParStream. "Wir sind überzeugt, dass wir den Markt für Datenbanken revolutionieren und Kunden so helfen, ihre Daten in Wissen zu verwandeln."

Das neue System nutzt aktuelle Multiprozessorarchitekturen sehr effizient - von Standard CPUs bis zu Grafikprozessoren. Basis dafür ist ein neues Indizierungsverfahren: Dank dieses "Highly Parallel Compressed Index" müssen die Daten nicht mehr dekomprimiert werden, lassen sich aber trotzdem parallel verarbeiten. ParStream kann Daten zudem bereits simultan zum Import durchsuchen und liefert damit "Real-Time"-Ergebnisse.

ParStream kann in allen Branchen zur Lösung von Big-Data-Herausforderungen genutzt werden. Beispiele hierfür sind die Netzüberwachung in der Telekommunikationsindustrie, Webanalysen im E-Commerce, die Steuerung von intelligenten Stromnetzen oder die Aufdeckung von Kreditkartenbetrug. Gleichzeitig ist ParStream in der Wissenschaft zum Beispiel zur Analyse von Klimamodellen und in der Genforschung anwendbar. Dabei lässt sich das System je nach Anforderung linear skalieren und ist neben einer Clustered-Server-Installation auch als Cloud-Lösung verfügbar.

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