Hochleistungsrechnen (HPC) spielt seit vielen Jahren eine wichtige Rolle in der Big-Data-Analyse. Die heute generierten enormen Datenmengen erfordern neue Formen des Hochleistungsrechnens, um sie zu erschließen. Big-Data-Analyse und Hochleistungsrechnen verschmelzen zur Hochleistungs-Datenanalyse.
Ziel von Hochleistungsdatenanalysen ist es, innerhalb kürzester Zeit Erkenntnisse aus extrem großen Datensätzen zu gewinnen. Leistungsstarke Analysesoftware wird mithilfe der Parallelverarbeitung von Hochleistungsrechnern ausgeführt.
Die Nachfrage nach leistungsstarker Datenanalyseinfrastruktur wächst rasant sowohl bei Regierungsstellen als auch bei privaten Unternehmen, die Hochleistungsrechnen mit datenintensiven Analysen kombinieren müssen.
Hochleistungsrechnen, das für komplexe Modellierung und Simulation unerlässlich ist, steht Big-Data-Analysemethoden wie Hadoop und Spark nicht zur Verfügung. Durch Hochleistungsdatenanalyse werden ehemals inkompatible Systeme zusammengeführt. Diese Konvergenz führt aufgrund der beschleunigten Erkenntnisgewinnung zu besseren Entscheidungen.
Darüber hinaus ermöglicht leistungsstarke Datenanalyse eine extrem schnelle Kommunikation zwischen den Verarbeitungselementen, um Engpässe bei der Eingabe/Ausgabe zu vermeiden. Neben Fehlererkennung, Graphmodellierung, Graphvisualisierung, Streaming-Analyse , explorativer Datenanalyse und Architekturanalyse bietet leistungsstarke Analytik weitere Vorteile.
Ein leistungsstarkes Datenanalyse-Framework bietet die Möglichkeit, die Produktivität und Leistung von Datenanalysten zu verbessern.
Die Nutzung von Hochleistungsrechnersystemen zur Nutzung eines Frameworks als Anwendung wird als Framework-als-Anwendung bezeichnet.
Folgende Techniken können zur Analyse von Daten auf Hochleistungsrechnersystemen verwendet werden:
- Die Modellierung und Visualisierung von Graphen wird in der Graphenanalyse eingesetzt, um große, komplexe Netzwerke zu verstehen.
- Analyse rechenintensiver Probleme mithilfe innovativer Techniken.
- Analysiert Streaming-Daten in Echtzeit mit neuen Algorithmen für hohe Bandbreite und hohen Durchsatz.
- Analysiert massive Streaming-Datenquellen im Rahmen der explorativen Datenanalyse.