Objectivity/DB

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Objectivity/DB, das Flaggschiffprodukt des Unternehmens und patentierte objektorientierte Datenbanktechnologie, ermöglicht es Kunden, die bestehende Infrastruktur zu maximieren, um die Informationen zu erfassen, die benötigt werden, um sich entwickelnde, komplexe analytische Anforderungen im Bereich Big Data zu adressieren.

ThingSpan enterprise graph and data fusion platform

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ThingSpan ist eine unternehmensgerechte, massiv skalierbare verteilte Plattform, die für Graph-Analysen und Echtzeit-Beziehungsentdeckung entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Organisationen, Verbindungen über mehrere Datenquellen in Echtzeit zu analysieren und erleichtert die schnelle Navigation und Mustererkennung innerhalb komplexer Datensätze. Durch die Integration mit branchenüblichen Open-Source-Technologien wie Apache Spark, Kafka, YARN und Hadoop gewährleistet ThingSpan eine kosteneffiziente Skalierbarkeit auf Commodity-Clustern. Seine Architektur unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, was eine sofortige Analyse von Streaming-Daten von IoT-Sensoren und anderen Quellen ermöglicht und somit rechtzeitige Einblicke und umsetzbare Informationen liefert. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Echtzeit-Graph-Analysen: Ermöglicht die sofortige Entdeckung von Beziehungen und Mustern innerhalb von Daten, was eine schnelle Entscheidungsfindung unterstützt. - Integration mit Open-Source-Technologien: Arbeitet nahtlos mit Apache Spark, Kafka, YARN und Hadoop zusammen und gewährleistet Kompatibilität und Skalierbarkeit. - Unterstützung für strukturierte und unstrukturierte Daten: In der Lage, verschiedene Datentypen aus verschiedenen Quellen, einschließlich IoT-Geräten, zu erfassen und zu analysieren. - Hochgeschwindigkeitsleistung: Organisiert Daten in realen Objekten, beseitigt Ineffizienzen, die mit traditionellen relationalen Datenbanken verbunden sind, und unterstützt Datenvolumen über das Petabyte-Niveau hinaus. - Parallele Erfassung und Analyse: Ermöglicht die gleichzeitige Datenerfassung und -analyse, reduziert Latenzzeiten und verbessert die Reaktionsfähigkeit. Primärer Wert und gelöstes Problem: ThingSpan adressiert die Herausforderung, versteckte Beziehungen und Muster innerhalb riesiger und komplexer Datensätze in Echtzeit aufzudecken. Durch die Bereitstellung einer skalierbaren und effizienten Plattform für Graph-Analysen befähigt es Organisationen, Rohdaten schnell in bedeutungsvolle Einblicke zu verwandeln. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Anwendungen, die eine sofortige Interpretation von Streaming-Daten erfordern, wie z.B. solche, die IoT-Sensoren einbeziehen, wo eine rechtzeitige Analyse zu proaktiven Entscheidungen und Wettbewerbsvorteilen führen kann.