Los sistemas de procesamiento y distribución de big data ofrecen una forma de recopilar, distribuir, almacenar y gestionar conjuntos de datos masivos y no estructurados en tiempo real. Estas soluciones proporcionan una manera sencilla de procesar y distribuir datos entre clústeres de computación paralela de manera organizada. Diseñados para escalar, estos productos están creados para funcionar en cientos o miles de máquinas simultáneamente, cada una proporcionando capacidades de computación y almacenamiento local. Los sistemas de procesamiento y distribución de big data proporcionan un nivel de simplicidad al problema común de las empresas de la recolección de datos a gran escala y son utilizados con mayor frecuencia por empresas que necesitan organizar una cantidad exorbitante de datos. Muchos de estos productos ofrecen una distribución que se ejecuta sobre la herramienta de clústeres de big data de código abierto Hadoop.
Las empresas comúnmente tienen un administrador dedicado para gestionar los clústeres de big data. El rol requiere un conocimiento profundo de la administración de bases de datos, extracción de datos y escritura de lenguajes de scripting del sistema anfitrión. Las responsabilidades del administrador a menudo incluyen la implementación del almacenamiento de datos, el mantenimiento del rendimiento, la seguridad y la extracción de los conjuntos de datos. Las empresas a menudo utilizan herramientas de análisis de big data para luego preparar, manipular y modelar los datos recopilados por estos sistemas.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Sistemas de Procesamiento y Distribución de Big Data, un producto debe:
Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, una moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia de proveedores. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen una valiosa visión sobre cómo el software funciona en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría.
Una instantánea semanal de estrellas en ascenso, nuevos lanzamientos y de qué está hablando todo el mundo.
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Apache Hudi es una plataforma de lago de datos de código abierto que aporta capacidades similares a las de una base de datos a los lagos de datos, permitiendo transacciones ACID, actualizaciones y eliminaciones a nivel de registro, y una ingesta de datos eficiente. Desarrollado por los creadores de Apache Hudi, Onehouse ofrece un servicio gestionado que mejora las capacidades de Hudi, proporcionando una solución de lago de datos de alto rendimiento, resiliente y segura.
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AxonIQ Console Perspectiva y gestión para Axon Framework y Axon Server AxonIQ Console está diseñado para aprovechar al máximo su aplicación Axon Framework y el entorno Axon Server, sin importar dónde se ejecute. Se requiere una configuración casi nula. AxonIQ Console simplifica una infraestructura de aplicación empresarial compleja al proporcionar perspectiva, gestión, control e informes; todo en una plataforma. AxonIQ Console AxonIQ Console está diseñado para evolucionar y mejorar sus funcionalidades con el tiempo y cubrirá todos los productos y servicios que AxonIQ tiene para ofrecer. Basado en la retroalimentación de los usuarios, hemos diseñado una herramienta que proporciona perspectiva sobre las aplicaciones desarrolladas con Axon Framework que pueden ejecutarse sin o con nuestro entorno recomendado de Axon Server. La "tienda única" para toda la inicialización, configuración, perspectivas y monitoreo de productos AxonIQ. Beneficios Una plataforma Acceso a: Axon Framework Axon Server GCP Marketplace AxonIQ Cloud (TBA) Configuración rápida y fácil Conecte aplicaciones basadas en Axon Framework a Axon Server con solo unos pocos clics, ahorrando tiempo valioso. Visión general Obtenga perspectiva sobre todas las aplicaciones y nodos de servidor conectados. Aplicaciones Clústeres Procesadores de eventos Manejadores de mensajes Agregados
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BasePair es una plataforma SaaS para el análisis y visualización de datos genómicos que se puede utilizar para una multitud de áreas de aplicación en epigenética, genómica, transcriptómica y otras. Los bioinformáticos pueden aprovechar el potente CLI o las API para escalar y automatizar sus flujos de trabajo validados. La plataforma en sí abstrae el componente de dev ops de implementar pipelines de NGS en AWS (seguridad, controles de acceso, rastro de auditoría, optimización de instancias, etc.), acelerando la migración y escalado de flujos de trabajo a la nube, liberándote para centrarte en la ciencia.
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Infraestructura de nube de metal desnudo como servicio (IaaS) que ofrece entornos de un solo inquilino bajo demanda, diseñados para sitios web de alto tráfico, arquitecturas de microservicios, IoT y backends móviles, big data y más.
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BlueData es un software de infraestructura de Big Data que reduce la complejidad, el costo y el tiempo para implementar Hadoop y Spark y permite Big-Data-como-Servicio (BDaaS).
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Un entorno de desarrollo y operación integral para la rápida integración, preparación, gobernanza y exploración de grandes volúmenes de datos heterogéneos.
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Cask es una empresa de software de código abierto que lleva la virtualización a los datos y aplicaciones de Hadoop.
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Chaos Genius es una plataforma de observabilidad de DataOps diseñada para mejorar la eficiencia de la infraestructura de datos optimizando los costos y el rendimiento de los almacenes de datos en la nube. Inicialmente centrada en plataformas como Snowflake y Databricks, Chaos Genius proporciona recomendaciones automatizadas para agilizar las cargas de trabajo, identificar ineficiencias y mejorar el rendimiento de las consultas. Al analizar patrones de consultas y detectar datos no utilizados, la plataforma ofrece conocimientos inteligentes que pueden llevar a ahorros significativos en costos, con algunas organizaciones reportando reducciones de hasta un 30% en gastos de datos. Características y Funcionalidades Clave: - Asignación de Costos y Visibilidad: Paneles de control comprensivos con capacidades de desglose ofrecen una comprensión completa de los costos de Snowflake y Databricks. - Dimensionamiento Correcto de Instancias: Identifica clústeres y almacenes sobreaprovisionados y subaprovisionados para gestionar eficientemente los gastos de cómputo. - Optimización de Cargas de Trabajo: Proporciona recomendaciones de optimización de costos para trabajos y consultas sin afectar el rendimiento. - Optimización de Bases de Datos: Ofrece información sobre tablas y costos de almacenamiento asociados, localizando tablas no utilizadas y recomendando acciones para reducir los gastos de almacenamiento. - Observabilidad: Alertas e Informes: Ofrece alertas instantáneas multicanal sobre anomalías de uso, asegurando respuestas oportunas a posibles problemas. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Chaos Genius aborda el desafío de los costos crecientes asociados con los almacenes de datos en la nube proporcionando herramientas que ofrecen visibilidad completa en los flujos de trabajo de datos. Al automatizar la detección de consultas ineficientes y datos no utilizados, la plataforma permite a los equipos de datos optimizar el rendimiento y gestionar los costos de manera efectiva. Esto no solo conduce a ahorros financieros sustanciales, sino que también libera tiempo valioso para los ingenieros de datos, permitiéndoles centrarse en iniciativas estratégicas en lugar de en el análisis manual de cargas de trabajo.
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Datacoral ofrece una plataforma de infraestructura de datos segura, completamente gestionada, sin servidor y basada en ELT que se ejecuta en su AWS VPC e incluye características de DataOps empresariales como la gestión de Amazon Redshift, la orquestación de pipelines, el monitoreo operativo y la publicación de datos para apoyar el ciclo de vida completo de los pipelines de datos. Datacoral ingiere datos de más de 75 fuentes, construye pipelines de datos a partir de transformaciones SQL dentro de Amazon Redshift, Athena o Snowflake, y publica datos a sistemas analíticos, de aprendizaje automático y operativos, mientras mantiene una supervisión operativa sobre todo el flujo de datos, monitoreando, detectando y limpiando pipelines de datos cuando ocurren problemas inesperados dentro de ellos. La plataforma cumple con HIPAA, y la empresa se convirtió recientemente en miembro del programa Global Startups de Amazon Web Services (AWS). Datacoral es un Socio de Tecnología Avanzada de la Red de Socios de AWS con competencia en Datos y Analítica. Los clientes de Datacoral disfrutan de muchos beneficios difíciles de obtener, incluyendo: soporte de mejores prácticas de AWS para seguridad, integración de datos, implementación sin servidor y escalabilidad. Los consumidores de datos ven mejoras generales en la disponibilidad de datos para ejecutivos, analistas de negocios y científicos de datos, mientras que la gestión de TI disfruta de reducciones significativas en los costos operativos de la infraestructura de datos, donde los clientes informan ahorros de casi medio millón de dólares anualmente. La productividad de los equipos de datos también se dispara, permitiéndoles enfocar su tiempo en definir transformaciones basadas en SQL, en lugar de atender problemas operativos. Muchos clientes dependen de Datacoral como su equipo de ingeniería de datos.
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Tervela Data Fabric es una plataforma extremadamente rápida y tolerante a fallos que te permite capturar, compartir y distribuir datos desde cientos de fuentes de datos empresariales y en la nube hasta un conjunto diverso de aplicaciones y entornos posteriores.
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“Creando modelos de aprendizaje automático que aprenden en todos nuestros clientes sin agregar ningún dato. Ahora eso es una aplicación increíble.” - Científico de Datos Principal en una empresa Fortune 500 Presentamos DataFleets. La primera plataforma en la nube del mundo para análisis de datos empresariales unificados y que preservan la privacidad, impulsada por el Aprendizaje Federado. Nunca ha sido más fácil conectar de manera segura los silos de datos y crear nuevos productos impulsados por datos con fuertes efectos de red. DataFleets permite a los equipos de datos enviar sus análisis a los datos, dondequiera que residan, analizándolos de manera conforme (por ejemplo, GDPR, CCPA) con resultados revolucionarios: 10 veces más datos disponibles y 10 veces más velocidad en el acceso a ellos. Ofreciendo análisis listos para empresas, independientes de la nube, con un rendimiento sin igual La tecnología de DataFleets tiene soporte de primera clase para una suite completa de herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático, permitiendo ningún cambio en el flujo de trabajo y un rendimiento sin igual. Nuestra tecnología flexible y de código abierto facilita el despliegue de Tecnologías de Mejora de la Privacidad (PETs) como el aprendizaje federado, la privacidad diferencial, el cálculo seguro de múltiples partes, la encriptación homomórfica y la evaluación de privacidad basada en ataques. Nunca más necesitarás enmascaramiento de datos con pérdida o tokenización. Nuestras integraciones y asociaciones abarcan Apache Spark, Apache Arrow, Tensorflow, Keras, Scikit Learn, H20.ai, PySyft, PyTorch, Kubernetes, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud (GCP), Alibaba Cloud y NVIDIA. Ofrecemos soporte de primera clase para Microsoft Azure y la plataforma de privacidad diferencial Microsoft WhiteNoise. Mejora de manera medible la seguridad, privacidad y cumplimiento de tus datos DataFleets proporciona garantías de seguridad y privacidad robustas y auditables aprobadas por los reguladores. Mantenemos tres principios de mejores prácticas: Ningún dato se mueve jamás de su ubicación original y segura Ningún dato a nivel de fila se expone jamás a un analista Todos los resultados de los análisis se anonimizan a estándares de clase mundial como GDPR, CCPA y HIPAA
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Datumize está revolucionando la forma en que las empresas comprenden la demanda de sus clientes, el comportamiento de sus clientes o sus operaciones diarias al adquirir y gestionar datos oscuros que proporcionan poderosos y convincentes conocimientos para aumentar las ventas y mejorar la eficiencia operativa.
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XenonStack es una empresa de software que se especializa en el desarrollo de productos y en proporcionar soluciones de DevOps, integración de big data, análisis en tiempo real y ciencia de datos.
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Equalum es una plataforma de canalización de datos completamente gestionada de extremo a extremo, diseñada para un rendimiento extremo y escalabilidad. Equalum combina nuestra tecnología única de ingestión de datos con el poder de marcos de código abierto como Apache Kafka, Spark y otros proyectos de código abierto ampliamente implementados.
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La Plataforma de Gestión de Decisiones de FICO Streaming proporciona una solución completamente integrada para cualquier dato, ya sea Big Data u otros, para generar rápidamente poderosos conocimientos y decisiones precisas a partir de la gama más diversa de fuentes. La Plataforma puede importar, normalizar y sintetizar datos de cualquier fuente para analizar rápidamente los mejores datos para generar decisiones, permitiendo a las organizaciones responder a señales en los datos en tiempo real.
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To assess the ROI of investing in Big Data Processing software, consider factors such as improved data handling efficiency, cost savings from automation, and enhanced decision-making capabilities. User reviews indicate that platforms like Apache Spark and Apache Kafka significantly reduce processing times, with users reporting up to 50% faster data analysis. Additionally, tools like Snowflake and Google BigQuery are noted for their scalability, which can lead to lower operational costs as data needs grow. Evaluating these metrics against your current costs will help quantify potential ROI.
Implementation timelines for Big Data Processing and Distribution tools vary significantly. For instance, Apache Kafka users report an average implementation time of 3 to 6 months, while Snowflake users typically see timelines of 1 to 3 months. Databricks users often experience a range of 2 to 4 months for full deployment. In contrast, Amazon EMR implementations can take anywhere from 1 month to over 6 months, depending on the complexity of the use case. Overall, most users indicate that timelines can be influenced by factors such as team expertise and project scope.
Deployment options significantly influence Big Data Processing solutions by affecting scalability, performance, and cost. For instance, cloud-based solutions like Snowflake and Amazon EMR are favored for their flexibility and ease of scaling, with users noting improved performance in handling large datasets. On-premises solutions, such as Apache Hadoop, offer greater control and security but may involve higher upfront costs and maintenance efforts. Users often highlight that hybrid deployments provide a balance, allowing for optimized resource allocation and enhanced data governance.
Essential security features in Big Data Processing tools include data encryption, user authentication, access controls, and audit logs. Tools like Apache Hadoop and Apache Spark emphasize strong encryption protocols and role-based access controls, ensuring that sensitive data is protected. Additionally, platforms such as Google BigQuery and Amazon EMR provide comprehensive logging and monitoring capabilities to track data access and modifications, enhancing overall security. User reviews highlight the importance of these features in maintaining data integrity and compliance with regulations.
To evaluate the performance of Big Data Processing solutions, consider key metrics such as processing speed, scalability, and ease of integration. User reviews highlight that Apache Spark excels in processing speed with a rating of 4.5, while Hadoop is noted for its scalability, receiving a 4.3 rating. Additionally, solutions like Google BigQuery are praised for ease of use, achieving a 4.6 rating. Analyzing these aspects alongside user feedback on reliability and support can provide a comprehensive view of each solution's performance.
Customer support in the Big Data Processing and Distribution category typically includes options such as 24/7 support, live chat, and extensive documentation. For instance, products like Apache Kafka and Snowflake are noted for their strong community support and comprehensive online resources, while Cloudera offers dedicated account management and personalized support. Additionally, many vendors provide training sessions and user forums to enhance customer engagement and troubleshooting capabilities.
User experiences among top Big Data Processing tools vary significantly. Apache Spark leads with high satisfaction ratings, particularly for its speed and scalability, receiving an average rating of 4.5/5. Hadoop follows closely, praised for its robust ecosystem but noted for a steeper learning curve, averaging 4.2/5. Databricks is favored for its collaborative features and ease of use, achieving a 4.6/5 rating. In contrast, AWS Glue, while effective for ETL processes, has mixed reviews regarding its complexity, averaging 4.0/5. Overall, users prioritize speed, ease of use, and support when evaluating these tools.
Common use cases for Big Data Processing and Distribution include real-time data analytics, where businesses analyze streaming data for immediate insights, and data warehousing, which involves storing large volumes of structured and unstructured data for reporting and analysis. Additionally, organizations utilize big data for predictive analytics to forecast trends and customer behavior, as well as for machine learning applications that require processing vast datasets to train algorithms. These use cases are supported by user feedback highlighting the importance of scalability and performance in handling large data sets.
The leading Big Data Processing platforms demonstrate strong scalability features. Apache Spark is highly rated for its ability to handle large-scale data processing with a user satisfaction score of 88%, emphasizing its performance in distributed computing. Amazon EMR also scores well, with users appreciating its seamless scaling capabilities, particularly in cloud environments. Google BigQuery is noted for its serverless architecture, allowing users to scale without managing infrastructure, achieving a satisfaction score of 90%. Overall, these platforms are recognized for their robust scalability, catering to varying data processing needs.
For Big Data Processing needs, consider integrations with Apache Hadoop, Apache Spark, and Amazon EMR. Users frequently highlight Apache Hadoop for its robust ecosystem and scalability, while Apache Spark is praised for its speed and ease of use. Amazon EMR is noted for its seamless integration with AWS services, enhancing data processing capabilities. Additionally, look into integrations with data visualization tools like Tableau and Power BI, which are commonly mentioned for their ability to provide insights from processed data.
Pricing models for Big Data Processing solutions vary significantly. For instance, Apache Spark offers a free open-source model, while Databricks employs a subscription-based model with tiered pricing based on usage. Cloudera provides a flexible pricing structure that includes both subscription and usage-based options. AWS Glue operates on a pay-as-you-go model, charging based on the resources consumed. In contrast, Google BigQuery uses a per-query pricing model, which can lead to variable costs depending on usage patterns. These diverse models cater to different organizational needs and budgets.
Key features to look for in Big Data Processing tools include scalability, which allows handling increasing data volumes; real-time processing capabilities for immediate insights; robust data integration options to connect various data sources; user-friendly interfaces for ease of use; and strong security measures to protect sensitive information. Additionally, support for machine learning and advanced analytics is crucial for deriving actionable insights from large datasets. Tools like Apache Spark, Apache Hadoop, and Google BigQuery are noted for excelling in these areas.












