Vad är högpresterande dataanalys? Och hur fungerar det?

På vilket sätt hjälper högpresterande dataanalys oss?

Högpresterande databehandling (HPC) har spelat en viktig roll inom stordataanalys i många år. Den enorma mängd data som genereras idag kommer att kräva nya former av högpresterande databehandling för att utnyttja den. Stordataanalys och högpresterande databehandling håller på att smälta samman och bilda högpresterande dataanalys.

Målet med högpresterande dataanalys är att få insikter från extremt stora datamängder inom en kort tidsperiod. Kraftfull analysprogramvara körs med hjälp av parallell bearbetning från högpresterande datoranvändning.

Efterfrågan på högpresterande dataanalysinfrastruktur växer snabbt bland statliga och privata företag som behöver kombinera högpresterande databehandling med dataintensiva analyser.

Hur gynnar högpresterande dataanalys företag?

Högpresterande databehandling, vilket är avgörande för komplex modellering och simulering, är inte tillgängligt för stordataanalysmetoder som Hadoop och Spark. Genom högpresterande dataanalys kan en gång inkompatibla system sammanföras. Denna konvergens leder till bättre beslut tack vare en snabbare insiktsgenerering.

Dessutom ger högpresterande dataanalys supersnabb kommunikation mellan bearbetningselement för att undvika flaskhalsar i in- och utdata. Förutom feldetektering, grafmodellering, grafvisualisering, strömmande analys , utforskande dataanalys och arkitekturanalys, erbjuder högpresterande analys andra fördelar.

Ramverk för högpresterande dataanalys

Ett högpresterande ramverk för dataanalys ger ett sätt att förbättra produktivitet och prestanda för dataanalytiker .

Att använda högpresterande datorsystem för att utnyttja ramverk-som-applikation kallas ramverk-som-applikation.

Följande tekniker kan användas för att analysera data på högpresterande datorsystem:

• Modellering och visualisering av grafer används inom grafanalys för att förstå stora, komplexa nätverk.
• Analysera beräkningsintensiva problem med hjälp av innovativa tekniker.
• Analyserar strömmande data i realtid med nya algoritmer för hög bandbredd och hög dataöverföringshastighet.
• Analyserar massiva strömmande datakällor i utforskande dataanalys.