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Hortonworks DataFlow (HDF™)

Hortonworks DataFlow (HDF)

Hortonworks DataFlow (HDF) fornisce l'unica piattaforma end-to-end che raccoglie, cura, analizza e agisce sui dati in tempo reale, in sede o nel cloud, con un'interfaccia visiva drag-and-drop. HDF è una soluzione integrata con Apache Nifi/MiNifi, Apache Kafka, Apache Storm e Druid.

La piattaforma di analitica dei dati in tempo reale in streaming HDF include i sistemi di gestione dei dati in tempo reale, l'elaborazione Stream e i servizi aziendali.

Powering the future of data
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Piattaforma Data-In-Motion HDF

Tre principali componenti di Hortonworks DataFlow

amministratore

Metodo facile, sicuro e affidabile per gestire il flusso di dati 

Raccogliere e manipolare i flussi big data di Internet of Things in modo sicuro ed efficiente, offrendo al contempo visibilità, controllo e gestione delle operazioni in tempo reale.

amministratore

Approfondimenti immediati e continui  

Costruire applicazioni di analitica in streaming in pochi minuti per cogliere approfondimenti non permanenti in tempo reale senza scrivere una sola linea di codice.

Altre informazioni
amministratore

Governance, sicurezza e operazioni aziendali 

Gestire l'ecosistema HDF e HDP con pannello di gestione completo per approvvigionamento, monitoraggio e governance.

Altre informazioni

Piattaforma di raccolta agnostica di origini dati integrata

HDF dispone di funzionalità complete di raccolta dati agnostiche in materia di dati in streaming e integrate con oltre 220 processori. I big data originati da Internet of Things possono essere raccolti da fonti dinamiche e distribuite in una vasta gamma di formati, schemi, protocolli, velocità e dimensioni e da tipi quali macchine, dispositivi di geolocalizzazione, flussi di clic, file, social feed, file di registro e video.

Altre info:

Potente raccolta dei dati

RISPOSTA IN TEMPO REALE AI DATI IN MOVIMENTO

Con HDF, la raccolta dei dati non è più un processo noioso. È possibile gestire i dati in movimento con un pannello di controllo visivo per regolare le fonti, unire e dividere i flussi e assegnare la priorità al flusso di dati. Anche HDF può aggiungere dati contestuali ai flussi per un'analitica e approfondimenti più completi. I sentieri di provenienza e verifica dei dati sempre attivi forniscono la conformità a sicurezza e governance e la risoluzione dei problemi secondo esigenza in tempo reale. Integrato con Apache NiFi, MiNiFi, Kafka e Storm, HDF è predisposto per l'elaborazione di eventi ad alti volumi per analisi e azione immediate. Kafka assicura diverse velocità di creazione e consegna dati, mentre Storm fornisce analitica dei dati in streaming in tempo reale e approfondimenti immediati su una scala imponente.

Altre info:

  • Come lo streaming di dati gestiti tramite un'interfaccia utente visiva in tempo reale di Apache NiFi aumenta l'efficacia operativa.
    Guarda il video
Gestione del flusso di dati in tempo reale

PROTEZIONE COMPLETA DALL'ORIGINE ALLA DESTINAZIONE 

HDF garantisce il flusso e l'instradamento dei dati end-to-end dall'origine alla destinazione con l'autorizzazione utente discreta e una dettagliata catena di custodia visiva in tempo reale. Utilizzare l'interfaccia utente visiva di HDF per crittografare i dati in streaming, instradarli a Kafka, configurare i buffer e gestire la congestione affinché i dati possano essere assegnati dinamicamente e inviati in modo sicuro. HDF consente un accesso basato sui ruoli che permette alle aziende di condividere dinamicamente e in modo sicuro porzioni specifiche dei dati pertinenti. HDF può distribuire facilmente le applicazioni di gestione del flusso e di streaming in un ambiente Kerberos senza consistente sovraccarico operativo.

Altre info:

  • Scopri come l'accesso granulare ai dati sia meglio dell'accesso basato su ruoli
    Guarda il video
Sicurezza di livello enterprise

CREAZIONE DI APPLICAZIONI DI ANALITICA IN STREAMING SENZA CODICE

HDF include un modulo completo di analitica in streaming, Streaming Analytics Manager (SAM), che permette di creare applicazioni di analisi in streaming che eseguano correlazione degli eventi, arricchimento del contesto, abbinamento complesso di schemi, aggregazioni analitiche e creazione di avvisi/notifiche quando vengono rilevati approfondimenti. SAM facilita la creazione di analitica in streaming per sviluppatori applicazioni, DevOps e analisti aziendali che devono creare, sviluppare, collaborare, analizzare, distribuire e gestire applicazioni in pochi minuti senza scrivere una sola riga di codice. Gli analisti utilizzano grafici precedentemente creati per creare rapidamente analisi e dashboard, mentre i DevOps possono gestire e monitorare immediatamente le prestazioni delle applicazioni.

Altre info:

OPERAZIONI PIÙ EFFICIENTI CON SCHEMA REGISTRY

HDF include Schema Registry, un repository di schemi centrale che consente alle applicazioni analitiche di interagire flessibilmente e reciprocamente. Ciò consente agli utenti di salvare, modificare o recuperare schemi per i dati di cui hanno bisogno. Permette inoltre di allegare agevolmente gli schemi dei dati senza incorrere in costi di esercizio aggiuntivi per una maggiore efficienza operativa. Con la gestione delle versioni degli schemi, i consumatori e i produttori di dati possono evolversi a velocità diverse. E grazie alla convalida degli schemi, la qualità dei dati è sensibilmente migliorata. Uno schema registry centralizzato assicura anche una maggiore governance della modalità di utilizzo dei dati. Schema Registry è integrato con Apache Nifi e HDF Streaming Analytics Manager.

Altre info:

NOVITÀ DI HDF

Creare analitica in tempo reale più rapidamente con Streaming Analytics Manager

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Creare facilmente applicazioni analitiche con il modello visivo di trascinamento selezione con funzioni di analitica a discesa

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Analizzare rapidamente con una ricca dashboard visiva e un motore di analitica con tecnologia Druid

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Operare in modo efficiente con dashboard di monitoraggio preconfigurate delle metriche di sistema

Gestire i flussi di dati più facilmente con lo schema registry

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Eliminare la necessità di codificare e allegare lo schema a tutti i dati e ridurre il carico operativo

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Consentire ai consumatori e produttori di dati di evolvere a velocità diverse, con gestione delle versioni dello schema

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Archiviazione dello schema per qualsiasi tipo di entità o archivio dati, non solo Kafka

Guide per l'utente HDF

Ottieni le note di versione di HDF, le guide per utenti, sviluppatori e le guide per iniziare.

Assistenza

La migliore assistenza del settore Apache NiFi, Kafka e Storm in azienda. Collegati al nostro team di esperti per farti guidare nel percorso.

Training

Training su situazioni reali offerto dagli esperti di big data. Disponibile di persona o on-demand ovunque tu abbia bisogno di noi.