BIG UNIVERSITÄTSRECHENZENTRUM
|
|
- Pamela Geisler
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 UNIVERSITÄTS RECHENZENTRUM LEIPZIG BIG UNIVERSITÄTSRECHENZENTRUM Forschung und Entwicklung Entwicklung eines E-Science-Angebots für die Forschenden an der Universität Leipzig Stefan Kühne Axel Ngonga Michael Martin Stefan Kühne et al.
2 Digitalisierung aller Lebens- und Arbeitsbereiche Social Media GByte pro Tag GByte pro Stunde Enterprise Data Big Data Sensordaten GByte pro Sekunde GByte pro Millisekunde Transaktionen Open Data 2
3 Big Data Potenziale der intelligente Umgang mit sehr großen, heterogenen Daten birgt für Wirtschaft und Wissenschaft große Potenziale Daten als Produktionsfaktor Valide Grundlage für zahlreiche Entscheidungsprozesse Echtzeitanalyse großer Menge von Roh- und Simulationsdaten Empfehlungsdienste (Live Recommendations) Analyse/Optimierung von Produktionsprozessen, Lieferketten, etc. Data Science Verbesserte Analysen in zahlreichen wissenschaftlichen Anwendungen in Medizin, Meteorologie, Chemie, Physik, Bioinformatik, Wirtschaftswissenschaften, 3
4 Big-Data Herausforderungen Velocity sofortige Analyse dynamischer Datenströme Veracity hohe Qualität und Glaubwürdigkeit der Daten Volume bis zu vielen Peta- und Exabyte an Daten Variety heterogene strukturierte, teil- und unstrukturierte Daten Value Gewinnung nützlicher Informationen oder einfach: zu groß zu komplex zu schnelllebig zu schwach strukturiert um die Daten mit klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. 4
5 Big-Data-Kompetenzzentrum Dresden/Leipzig Life sciences Material and Engineering sciences Environmental / Geo sciences Digital Humanities Business Data Service center Big Data Life Cycle Management and Workflows Data Quality / Data Integration Knowledge Extraktion Visual Analytics Efficient Big Data Architectures 5
6 Apache Hadoop Datenablage und Rechnen im Cluster Verteiltes Dateisystem HDFS Map-Reduce (urspr. Google, Apache Projekt seit 2008) Map: Daten bekommen Schlüssel (verteilt) Shuffle/Combine: Sortieren nach Schlüssel (Netzwerk) Reduce: Aggregiere Werte mit gleichem Schlüssel auf Basis von Open-Source-Tools und preiswerter Hardware einfacher Einstieg in Big-Data möglich Job-Scheduler YARN 6
7 Big Data Software-Ökosystem Impala docker swarm Kubernetes PIG ZooKeeper Mesos YARN SAP HANA 7
8 Shared Nothing-Ansatz Netz Shared Disk CPU CPU Shared Nothing Netz CPU CPU Commodity Hardware im Cluster große Masse gegen Ausfälle, kein Geld für Ausfallsicherheit Netz HPC Shared Nothing für Big Data Netz Unterteilung in Master und Slave bei der meisten Cluster- Software CPU CPU CPU CPU für Big Data: viele lokale Festplatten für schnellen IO und großes Volumen 8
9 Shared-Nothing-Cluster Galaxy 90 Knoten (60 in Leipzig, 30 in Dresden) mit jeweils 2 x 6 Core Intel-CPU (Haswell E5 GHz) 128 GByte DDR4 ECC 6 x 4 TB SATA 3,5 als JBOD (HW-RAID aber vorhanden) 10 GBit/s Netzwerkinterface in Summe 1080 Kerne, 11,5 TB, 2 PB Plattenspeicher Zusätzliche Virtualisierungsserver für Master und Management 9
10 Aktueller Stand Inbetriebnahme Lieferung/Aufbau abgeschlossen Grundinstallation (Hadoop) nahezu abgeschlossen aktuell Performancetests Nutzung offen für alle Uni-Nutzer Cluster- und Big-Data-konform Weiterentwicklung notwendig Web-Anwendung zur Reservierung/Ressourcenverwaltung Flexibles Cluster-Management 10
11 Ausblick 2017 BIGGR Big Graph Data Analytics Workflows Analyse-Plattform: KNIME 11
12 Aufbau eines E-Science-Angebots Scientific Computing KNIME R-Studio-Server für R weitere (Python, ) Scientific Collaboration ShareLatex gitlab Abstimmung von Bedarfen Anforderungen Realisierungsmöglichkeiten Stefan Kühne stefan.kuehne@uni-leipzig.de Augustusplatz 10, P Leipzig 12
Forschung und Entwicklung am
Forschung und Entwicklung am Stefan Kühne, Axel Ngonga Agenda Motivation Projekte Ausblick 2 Aktuelle IT-Trends Dynamic Infrastructure BYOD Social Business Big Data Identity Management Cloud Computing/SaaS
MehrNutzung der Scientific Computing Cluster. Lars-Peter Meyer
Nutzung der Scientific Computing Cluster Lars-Peter Meyer Cluster Hardware Galaxy (shared nothing) 90 Worker mit jeweils 2 Cores (2x6 Cores, Intel Haswell E5 2620v3 @2,4 GHz) 28 GByte DDR4 ECC RAM RAM
MehrBig Data in der Forschung
Big Data in der Forschung Dominik Friedrich RWTH Aachen Rechen- und Kommunikationszentrum (RZ) Gartner Hype Cycle July 2011 Folie 2 Was ist Big Data? Was wird unter Big Data verstanden Datensätze, die
Mehr!! Waldemar Reger Köln,
Analyse und Evaluierung von Parameterabhängigkeiten anhand der Laufzeit von MapReduce-Jobs zur Konzeptionierung von Hadoop-Clustern Waldemar Reger Köln, 23.07.2014 Agenda 1. Hadoop Grundlagen 2. Cluster
MehrProduktionscontrolling auf dem Weg zur Industrie 4.0
Produktionscontrolling auf dem Weg zur Industrie 4.0 Intelligente Produktion durch Real-Time-Big-Data-Analyse von Sensordaten & Bern, 27.05.2016 Jörg Rieth Jedox vereinfacht Planung, Reporting & Analyse
MehrJune 2015. Automic Hadoop Agent. Data Automation - Hadoop Integration
June 2015 Automic Hadoop Agent Data Automation - Hadoop Integration + Aufbau der Hadoop Anbindung + Was ist eigentlich ist MapReduce? + Welches sind die Stärken von Hadoop + Welches sind die Schwächen
MehrAnalyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria
Analyse von unstrukturierten Daten Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Evolution von Business Intelligence Manuelle Analyse Berichte Datenbanken (strukturiert) Manuelle Analyse Dashboards
MehrIndustrie 4.0 und Smart Data
Industrie 4.0 und Smart Data Herausforderungen für die IT-Infrastruktur bei der Auswertung großer heterogener Datenmengen Richard Göbel Inhalt Industrie 4.0 - Was ist das? Was ist neu? Herausforderungen
MehrStorage Summit 2014. Zellescher Weg 14 Willers-Bau A206 Tel. +49 351-463 - 35450
Storage Summit 2014 Zellescher Weg 14 Willers-Bau A206 Tel. +49 351-463 - 35450 Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) Zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Technischen Universität
MehrS3 your Datacenter. Software Defined Object Storage. Die kostengünstige und skalierbare Lösung für Ihre unstrukturierten Daten
S3 your Datacenter Software Defined Object Storage Die kostengünstige und skalierbare Lösung für Ihre unstrukturierten Daten Unstrukturierte Daten explodieren Volume in Exabytes Sensors & Devices Social
MehrPROFI UND NUTANIX. Portfolioerweiterung im Software Defined Data Center
PROFI UND NUTANIX Portfolioerweiterung im Software Defined Data Center IDC geht davon aus, dass Software-basierter Speicher letztendlich eine wichtige Rolle in jedem Data Center spielen wird entweder als
MehrBig Data. Prof. Robert Jäschke Forschungszentrum L3S Leibniz Universität Hannover
Big Data Prof. Robert Jäschke Forschungszentrum L3S Leibniz Universität Hannover Agenda Was ist Big Data? Parallele Programmierung Map/Reduce Der Big Data Zoo 2 3Vs oder: Was ist Big Data? Deutsche Telekom:
MehrBig Data Mythen und Fakten
Big Data Mythen und Fakten Mario Meir-Huber Research Analyst, IDC Copyright IDC. Reproduction is forbidden unless authorized. All rights reserved. About me Research Analyst @ IDC Author verschiedener IT-Fachbücher
MehrSTART DER INSTITUTS- PARTNERSCHAFT ZUM THEMA DIGITALISIERUNG
START DER INSTITUTS- PARTNERSCHAFT ZUM THEMA DIGITALISIERUNG HAMBURG 23. MAI 2017 PROF. DR. DIMKA KARASTOYANOVA KOLLABORATIVE, DYNAMISCHE UND KOMPLEXE SYSTEME FÜR DIE LOGISTIK HAMBURG 23. MAI 2017 SCM
MehrMATCHING VON PRODUKTDATEN IN DER CLOUD
MATCHING VON PRODUKTDATEN IN DER CLOUD Dr. Andreas Thor Universität Leipzig 15.12.2011 Web Data Integration Workshop 2011 Cloud Computing 2 Cloud computing is using the internet to access someone else's
MehrErfahrungsbericht: Umstieg von RDBMS auf Big Data-Technologien
Wir unternehmen IT. Erfahrungsbericht: Umstieg von RDBMS auf Big Data-Technologien Karlsruhe, 30.09.2015 $id thgreiner Thorsten Greiner Teamleiter Software Development ConSol* Software GmbH, Düsseldorf
MehrAusblick auf den HLRN III - die neue HPC Ressource für Norddeutschland
Ausblick auf den HLRN III - die neue HPC Ressource für Norddeutschland Holger Naundorf RRZN Leibniz Universität IT Services Schloßwender Straße 5 30159 Hannover naundorf@rrzn.uni-hannover.de 14. März 2013
MehrOracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen
DATA WAREHOUSE Oracle Data Warehouse Mit Big Data neue Horizonte für das Data Warehouse ermöglichen Alfred Schlaucher, Detlef Schroeder DATA WAREHOUSE Themen Big Data Buzz Word oder eine neue Dimension
MehrCLAIX Vorstellung und Technik Christian Terboven
CLAIX Vorstellung und Technik Christian Terboven Inhalte CLAIX Phase I Zwei Rack-Reihen + 2 Schränke Testbetrieb mit Projekten seit November 2016 Trier-2 HPC-System Abnahme im Januar 2017 TOP500 im November
MehrSpark, Impala und Hadoop in der Kreditrisikoberechnung
Spark, Impala und Hadoop in der Kreditrisikoberechnung Big Data In-Memory-Technologien für mittelgroße Datenmengen TDWI München, 22. Juni 2015 Joschka Kupilas, Data Scientist, Adastra GmbH 2 Inhalt Vorwort
MehrVertrieb 4.0. Vertrieb und Marketing in einer Digitalen Welt. Hartmut H. Giesel
Vertrieb 4.0 Vertrieb und Marketing in einer Digitalen Welt Hartmut H. Giesel Inhaltsverzeichnis - Vorwort 1 - Inhaltsverzeichnis 7 1 Die Digitalisierung der Wirtschaft 14 - Industrie 4.0 - Treiber der
MehrHLRN III - HPC Ressource für Norddeutschland
HLRN III - HPC Ressource für Norddeutschland Holger Naundorf RRZN Leibniz Universität IT Services Schloßwender Straße 5 30159 Hannover naundorf@rrzn.uni-hannover.de 23. September 2014 Inhalt Der HLRN Verbund
MehrPROVIGO MICROSOFT NAS 2170M
PROVIGO MICROSOFT NAS 2170M II 2 HE Rackmount II Bis zu 8x SATA3/SAS2 3.5" hotswap HDDs/SSDs II 1x Intel Xeon E3 12XX v3 CPU II 2x Gigabit Ethernet LAN Ports Basis Spezifikationen Produkttyp Hoch performante,
MehrSoftware EMEA Performance Tour 2013. 17.-19 Juni, Berlin
Software EMEA Performance Tour 2013 17.-19 Juni, Berlin Accenture s High Performance Analytics Demo-Umgebung Dr, Holger Muster (Accenture), 18. Juni 2013 Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company,
MehrBig Data Informationen neu gelebt
Seminarunterlage Version: 1.01 Copyright Version 1.01 vom 21. Mai 2015 Dieses Dokument wird durch die veröffentlicht. Copyright. Alle Rechte vorbehalten. Alle Produkt- und Dienstleistungs-Bezeichnungen
MehrCopyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG VISUAL ANALYTICS
HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG VISUAL ANALYTICS AGENDA VISUAL ANALYTICS 9:00 09:30 Das datengetriebene Unternehmen: Big Data Analytics mit SAS die digitale Transformation: Handlungsfelder für IT
MehrAngewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus
Angewandte Forschung zu Datenlebenszyklen in der Helmholtz-Gemeinschaft und darüber hinaus Christopher Jung, KIT (SCC) KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Research Center of
MehrMehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte und Parallele DBS)
Mehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte und Parallele DBS) Prof. Dr. E. Rahm Wintersemester 2015/2016 Universität Leipzig Institut für Informatik http://dbs.uni-leipzig.de WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-1
MehrODI und Big Data Möglichkeiten und ein Erfahrungsbericht Dr. Holger Dresing Oracle Deutschland B.V. & Co. KG Hannover
ODI und Big Data Möglichkeiten und ein Erfahrungsbericht Dr. Holger Dresing Oracle Deutschland B.V. & Co. KG Hannover Schlüsselworte Oracle Data Integrator ODI, Big Data, Hadoop, MapReduce,, HDFS, PIG,
MehrThema: Large Scale Scientific Databases
Datenbanken 2 Sommersemester 2005 Thema: Large Scale Scientific Databases Karim Elbouhsini Thomas Ambiel Inhalt Einführung Praxisbeispiele Historie Stand der Dinge Technik / Hardware Server Design Datenbank
MehrBund Deutscher Kriminalbeamter
Foto: Oberlausitzsche Bibliothek der Wissenschaften, Görlitz Bund Deutscher Kriminalbeamter Fachforum Massendaten im polizeilichen Umfeld Wer bin ich? Ronald Schulze Baujahr 1961 Betriebswirt (FH) / Wirtschaftsinformatiker
MehrBIG DATA Die Bewältigung riesiger Datenmengen
BIG DATA Die Bewältigung riesiger Datenmengen Peter Mandl Institut für Geographie und Regionalforschung der AAU GIS Day 2012, 13.11.2012, Klagenfurt Was sind BIG DATA? Enorm große Datenmengen, Datenflut
MehrPeter Dikant mgm technology partners GmbH. Echtzeitsuche mit Hadoop und Solr
Peter Dikant mgm technology partners GmbH Echtzeitsuche mit Hadoop und Solr ECHTZEITSUCHE MIT HADOOP UND SOLR PETER DIKANT MGM TECHNOLOGY PARTNERS GMBH WHOAMI peter.dikant@mgm-tp.com Java Entwickler seit
MehrHochleistungs-Disk-I/O
Hochleistungs-Disk-I/O mit Lustre, dcache und AFS eine vergleichende Betrachtung Stephan Wiesand DESY DV 33. Treffen des ZKI AK Supercomputing Hamburg, 2010-03-04 Computing am DESY Standort Zeuthen Batch
MehrDie wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS
Webinar@Lunchtime Die wichtigsten Hadoop-Komponenten für Big Data mit SAS Herzlich Willkommen bei Webinar@Lunchtime Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant Xing-Profil:
MehrSozio- Technische Systeme
Soziotechnische Informationssysteme 7. Skalierbarkeit 2013 757 Millionen melden sich täglich an (12/2013) 802 DAUs laut FB (1 Quartal 2014) 1.23 Milliarden Nutzer im Monat (12/2013) 556 Millionen täglich
MehrVon Big Data zu Deep Insights
Von Big Data zu Deep Insights Prof. Dr. Dirk Nowotka Christian-Albrechts-Universität zu Kiel Maritime IT 2013 Big Data = Überwachung + Marketing? Kommunikations- und Kundendaten XKeyScore, Google Ads,
MehrEchtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen. Frank Irnich SAP Deutschland
Echtzeiterkennung von Cyber-Angriffen auf IT-Infrastrukturen Frank Irnich SAP Deutschland SAP ist ein globales Unternehmen... unser Fokusgebiet... IT Security für... 1 globales Netzwerk > 70 Länder, >
MehrBig Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze. Prof. Dr. Erhard Rahm. http://dbs.uni-leipzig.de
Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze Prof. Dr. Erhard Rahm http://dbs.uni-leipzig.de 2 Massives Wachstum an Daten Gartner: pro Tag werden 2.5 Exabytes an Daten generiert 90% aller Daten
MehrEXASOL @ Symposium on Scalable Analytics. www.exasol.com. Skalierbare Analysen mit EXASolution
EXASOL @ Symposium on Scalable Analytics Skalierbare Analysen mit EXASolution EXASOL AG Wer sind wir R&D: + seit 2000 + laufend Forschungsprojekte Produkt: Analytische Datenbank EXASolution Focus auf Komplexität
MehrSCADS RINGVORLESUNG FÜR BIG DATA
SCADS RINGVORLESUNG FÜR BIG DATA KOORDINATOREN: PROF. DR. S. GUMHOLD, TU DRESDEN PROF. DR. E. RAHM, UNIV. LEIPZIG www.scads.de/de/lehre/scads-ringvorlesung BIG DATA KOMPETENZZENTRUM Zwei deutsche Kompetenzzentren
MehrNeues in Hyper-V Version 2
Michael Korp Technical Evangelist Microsoft Deutschland GmbH http://blogs.technet.com/mkorp Neues in Hyper-V Version 2 - Virtualisieren auf die moderne Art - Windows Server 2008 R2 Hyper-V Robust Basis:
MehrWEBINAR@LUNCHTIME THEMA: SAS TOOLS FÜR DIE DATENVERARBEITUNG IN HADOOP ODER WIE REITET MAN ELEFANTEN?" HANS-JOACHIM EDERT
WEBINAR@LUNCHTIME THEMA: SAS TOOLS FÜR DIE DATENVERARBEITUNG IN HADOOP ODER WIE REITET MAN ELEFANTEN?" Copyr i g ht 2012, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HANS-JOACHIM EDERT EBINAR@LUNCHTIME
MehrWell-Balanced. Performance Tuning
Well-Balanced Real Application Cluster Performance Tuning Über mich virtual7 GmbH Jürgen Bouché Zeppelinstraße 2 76185 Karlsruhe Tel.: +49 (721) 6190170 Fax.: +49 (721) 61901729 Email: jbouche@heine.de
MehrWISSENSWERTES ÜBER WINDOWS SCALE-OUT FILE SERVER
WISSENSWERTES ÜBER WINDOWS SCALE-OUT FILE SERVER AGENDA 01 File Server Lösungen mit Windows Server 2012 R2 02 Scale-out File Server 03 SMB 3.0 04 Neue File Server Features mit Windows Server 2016 05 Storage
MehrData. Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland. make connections share ideas be inspired
make connections share ideas be inspired Data Guido Oswald Solution Architect @SAS Switzerland BIG Data.. Wer? BIG Data.. Wer? Wikipedia sagt: Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet,
MehrCloud Data Management Kapitel 1: Infrastruktur und Services
Cloud Data Management Kapitel 1: Infrastruktur und Services Dr. Eric Peukert Wintersemester 2017 Universität Leipzig, Institut für Informatik http://dbs.uni-leipzig.de Inhaltsverzeichnis Hardware-Infrastruktur
MehrNeues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt
Neues aus der nicht-, semi- und relationalen Welt Information Management Thomas Klughardt Senior System Consultant Das Big Data Problem Was bedeutet Big Data? Performancekritisch Echtzeit Cold Storage
MehrHANA Solution Manager als Einstieg
Markus Stockhausen HANA Solution Manager als Einstieg Collogia Solution Day Hamburg 28.04.2016 Agenda HANA Solution Manager als Einstieg 1 Überblick 2 Techniken 3 Sizing Collogia Unternehmensberatung AG,
MehrSeminar WS 2012/13. S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011. Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP
Seminar WS 2012/13 S. Chaudhuri et al, CACM, Aug. 2011 Parallel DBS vs. Open Platforms for Big Data, e.g. HaDoop Near-Realtime OLAP 2 Vorkonfigurierte, komplette Data Warehouse-Installation Mehrere Server,
MehrRamon Wartala Performance Media Deutschland GmbH. Personal Hadoop Cluster
Ramon Wartala Performance Media Deutschland GmbH Personal Hadoop Cluster Vorstellung Dipl. Inform. (FH), Techniche Informatik/Medizin Informatik Director Technology, Performance Media Deutschland GmbH,
MehrBIG DATA: EXPECT THE UNEXPECTED. T-SYSTEMS AUSTRIA 2014 Dipl.-Ing. Axel Quitt @ Bundestagung der Jungen Wirtschaft
BIG DATA: EXPECT THE UNEXPECTED T-SYSTEMS AUSTRIA 2014 Dipl.-Ing. Axel Quitt @ Bundestagung der Jungen Wirtschaft Big Data Ein Wort wie eine Grippeepidemie Quelle: Google Trends Unternehmen werden mit
MehrCopyr i g ht 2014, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG DATA MANAGEMENT
HERZLICH WILLKOMMEN ZUR VERANSTALTUNG DATA MANAGEMENT AGENDA DATA MANAGEMENT 9:00 09:30 Das datengetriebene Unternehmen: Big Data Analytics mit SAS die digitale Transformation: für IT und Fachbereiche
MehrOPEN GOVERNMENT: MEHR TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION DURCH ANALYTICS ANDREAS NOLD STATEGISCHE GESCHÄFTSENTWICKLUNG SAS D-A-CH
OPEN GOVERNMENT: MEHR TRANSPARENZ UND PARTIZIPATION DURCH ANALYTICS ANDREAS NOLD STATEGISCHE GESCHÄFTSENTWICKLUNG SAS D-A-CH BEISPIEL FLUGHAFEN BERLIN-BRANDENBURG Offizielle Webseite des Flughafens https://ber.piratenfraktion-berlin.de/projekt/
MehrMindestanforderungen an Systemumgebung Für die Nutzung von excellenttango
Die Hardware- und Softwareanforderungen sind als allgemeine Anforderungen zu betrachten. Zahlreiche Faktoren können sich auf diese Anforderungen auswirken und müssen daher beachtet werden: Die Anzahl und
MehrBIG DATA IM RETAIL-SEKTOR AM BEISPIEL KASSENBONDATEN BUSINESS ANALYTICS DAY
BIG DATA IM RETAIL-SEKTOR AM BEISPIEL KASSENBONDATEN BUSINESS ANALYTICS DAY 08.03.2017 REWE Systems GmbH Jonas Freiknecht inovex GmbH Bernhard Schäfer AGENDA 1 / Vorstellung REWE Systems GmbH und inovex
MehrDigitale Transformation
Digitale Transformation Auswirkungen auf Ihr Rechenzentrum @ Open Source Business Forum 2016 Michael Stanscheck Senior Partner Executive Cloud & Storage michael.stanscheck@suse.com Follow Me: @michastan
MehrSAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen
SAP HANA eine Plattform für innovative Anwendungen Top Intelligence: Big Data & SAP HANA Zürich, Frankfurt, Hamburg, München, Mülheim/R Februar 2014 Dr. Wolfgang Martin Analyst und Mitglied im Boulder
MehrDer einfache Einstieg in Big Data
Der einfache Einstieg in Big Data Regionaltage 2015 Dr. Fritz Schinkel Head of Big Data Competence Center Alexander Kaffenberger Big Data Global Business 0 2015 FUJITSU Fujitsus Vision der Hyperconnected
Mehr!"#$"%&'()*$+()',!-+.'/',
Soziotechnische Informationssysteme 5. Facebook, Google+ u.ä. Inhalte Historisches Relevanz Relevante Technologien Anwendungsarchitekturen 4(5,12316,7'.'0,!.80/6,9*$:'0+$.;.,&0$'0, 3, Historisches Facebook
MehrEndorsed SI Anwenderbericht: Einsatz von System Platform 2012 R2 in virtualisierten Umgebungen zur Prozessvisualisierung
Endorsed SI Anwenderbericht: Einsatz von System Platform 2012 R2 in virtualisierten Umgebungen zur Prozessvisualisierung Fritz Günther 17.03.2014 Folie 1 Agenda Was ist Virtualisierung Server- / Clientvirtualisierung
Mehrbest Systeme GmbH Michael Beeck Geschäftsführer, CTO Michael.Beeck@best.de best Systeme GmbH
best Systeme GmbH Michael Beeck Geschäftsführer, CTO Michael.Beeck@best.de best Systeme GmbH Münchner Str. 123a 85774 Unterföhring Tel: 089/950 60 80 Fax: 089/950 60 70 Web: www.best.de best Systeme GmbH
MehrBig Data in a Nutshell. Dr. Olaf Flebbe of ät oflebbe.de
Big Data in a Nutshell Dr. Olaf Flebbe of ät oflebbe.de Zu mir Bigdata Projekt, benutzt Apache Bigtop Linux seit Anfang vor Minix/ATARI Linuxtag 2001? Promoviert in Computational Physics in Tü Seit Jan
MehrDr. Jens Hündling Senior Sales Consultant. DOAG Apps 2011 Berlin, 05. Mai 2011
Business Management: Grundlagen, Business Process Life Cycle, Überblick Oracle BPM Suite 11g Dr. Jens Hündling Senior Sales Consultant DOAG Apps 2011 Berlin, 05. Mai 2011
MehrInhaltsverzeichnis. Pavlo Baron. Big Data für IT-Entscheider. Riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen
Inhaltsverzeichnis Pavlo Baron Big Data für IT-Entscheider Riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen ISBN (Buch): 978-3-446-43339-7 ISBN (E-Book): 978-3-446-43392-2 Weitere Informationen
MehrSimulationen und Mathematische Programmierung mit SAS Dr. Mihai Paunescu
AGENDA Simulationen und Mathematische Programmierung mit SAS Dr. Mihai Paunescu Die SAS Communities - Hilfe in der Not zu jeder Zeit, wenn SAS nicht tut, was man will Kurt Bremser, Data Warehouse Administrator
MehrEinführung in Hadoop
Einführung in Hadoop Inhalt / Lern-Ziele Übersicht: Basis-Architektur von Hadoop Einführung in HDFS Einführung in MapReduce Ausblick: Hadoop Ökosystem Optimierungen Versionen 10.02.2012 Prof. Dr. Christian
MehrBig Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen
Big Data Plattformen für polystrukturierte Daten neue Chancen und Herausforderungen Oracle DWH-Konferenz 21. März 2012 Dr. Carsten Bange Gründer & Geschäftsführer BARC Big Data bietet Methoden und Technologien
MehrDas Informations-Cockpit für die Geschäftsführung Fileserver, Exchange, ERP, Sharepoint und mehr
Das Informations-Cockpit für die Geschäftsführung Fileserver, Exchange, ERP, Sharepoint und mehr Eduard Daoud Leiter Vertrieb, Marketing & Professional Service 2 interface projects GmbH 2015 Über uns Unternehmen
MehrOracle Big Data Discovery Ein Überblick
Oracle Big Data Discovery Ein Überblick Hadoop Data Reservoir gewinnt weiter an Bedeutung Data Warehouse Bekannte Datenquellen Data Reservoir Entstehende Datenquellen Hadoop Umsatz und Forecast 49% CAGR,
MehrTHEMA: DATA SCIENCE FÜR DEN BUSINESS USER" THOMAS WENDE
WEBINAR@LUNCHTIME THEMA: DATA SCIENCE FÜR DEN BUSINESS USER" THOMAS WENDE EBINAR@LUNCHTIME HERZLICH WILLKOMMEN BEI WEBINAR@LUNCHTIME Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant
MehrCisco gestern heute morgen
Cisco gestern heute morgen Dorothe Brohl Strategic Account Manager September 2015 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Q1 CY15 12 13 Die größte Unterstützung: unsere Kunden 5.0 4.33 4.33 4.30 4.33 4.37 4.37 4.36 4.41
MehrDas Zettabyte. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor
Das Zettabyte CeBIT 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Das Zetabyte: analytische Datenbanken Die Datenflut. Analytische Datenbanken: Was ist neu? Analytische Datenbanken:
MehrStorage-Trends am LRZ. Dr. Christoph Biardzki
Storage-Trends am LRZ Dr. Christoph Biardzki 1 Über das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) Seit 50 Jahren Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften IT-Dienstleister für Münchner Universitäten
MehrAutomatisierung, Virtualisierung & Management Es muss nicht immer VMware sein
16. Bonner Microsoft-Tag für Bundesbehörden Automatisierung, Virtualisierung & Management Es muss nicht immer VMware sein Roj Mircov & Ansgar Heinen Microsoft Deutschland GmbH IT Trends mit hohem Einfluß
MehrEnterprise Content Management für Hochschulen
Enterprise Content Management für Hochschulen Eine Infrastuktur zur Implementierung integrierter Archiv-, Dokumentenund Content-Managementservices für die Hochschulen des Landes Nordrhein Westfalen Management
MehrBig Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! 25.02.2016 Sascha Bäcker Dr.
Big Data im Call Center: Kundenbindung verbessern, Antwortzeiten verkürzen, Kosten reduzieren! 25.02.2016 Sascha Bäcker Dr. Florian Johannsen AGENDA 1. Big Data Projekt der freenet Group Dr. Florian Johannsen
MehrBig Data und künstliche Intelligenz
Big Data und künstliche Intelligenz Wie Daten gewonnen und ausgewertet werden können. Mittwoch 15. März, 12:30 13:15 Uhr Marcel Bernet Weiterbildung wie ich sie will Definition Der aus dem englischen Sprachraum
MehrMehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte und Parallele DBS)
Mehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte und Parallele DBS) Prof. Dr. E. Rahm Wintersemester 2017/2018 Universität Leipzig Institut für Informatik http://dbs.uni-leipzig.de WS17/18, Prof. Dr. E. Rahm 0-1
MehrSoftware-Contest 2012 20.11.2012 BERNEXPO erleben und geniessen Sie live. 2012 SAP AG. All rights reserved. 1
Software-Contest 2012 20.11.2012 BERNEXPO erleben und geniessen Sie live 2012 SAP AG. All rights reserved. 1 Über DDIAG Gegründet 1975, heute 10 Mitarbeitende Schlüsselfertige IT-Gesamtlösungen (Soft-
MehrDr. Stefan Wess, Geschäftsführer
Dr. Stefan Wess, Geschäftsführer Wirtschaftliche Aspekte der Suchtechnologie: Es geht um (viel) mehr als (nur) Die richtige Information zur richtigen Zeit bei der richtigen Person 4 Dr. Stefan Wess 11.
MehrCopyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.
Datacenter Architects Schritt für Schritt in das automatisierte Rechenzentrum mit HP Server Infrastruktur Stefan Weber Strategic Sales Consultant HP Enterprise Group Strategie Wachsende Rechenzentrumkonvergenz
MehrHadoop aus IT-Operations Sicht Teil 2 Hardware- und Netzwerk-Grundlagen
Hadoop aus IT-Operations Sicht Teil 2 Hardware- und Netzwerk-Grundlagen Brownbag am Freitag, den 09.08.2013 Daniel Bäurer inovex GmbH Systems Engineer Wir nutzen Technologien, um unsere Kunden glücklich
MehrDie Cloud, die alles anders macht. Die 6 Grundzüge der Swisscom Cloud
Die Cloud, die alles anders macht. Die 6 Grundzüge der Swisscom Cloud Viele Clouds, viele Trends, viele Technologien Kommunikation Private Apps Prozesse Austausch Speicher Big Data Business Virtual Datacenter
MehrKleine Speichersysteme ganz groß
Kleine Speichersysteme ganz groß Redundanz und Performance in Hardware RAID Systemen Wolfgang K. Bauer September 2010 Agenda Optimierung der RAID Performance Hardware-Redundanz richtig nutzen Effiziente
MehrCopyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
1 Integrierte Systeme für SIs und VARs Matthias Weiss Direktor Mittelstand Technologie ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG 2 Agenda Engineered Systems Oracle s Strategie Engineered Systems Big Data einmal
MehrMHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten
MHP Real-Time Business Solution Ihre Lösung zur Harmonisierung und Analyse polytechnischer Messdaten Christian Hartmann Präsentation Business Solutions 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für
MehrBUSINESS INTELLIGENCE (BI) MIT PENTAHO. Schneller, höher, weiter!
BUSINESS INTELLIGENCE (BI) MIT PENTAHO Schneller, höher, weiter! HERZLICH WILLKOMMEN ZUM WEBINAR Business Intelligence (BI) mit Pentaho Die Moderatoren Fragen über Chat Arved Wendt Teammanager Janina Kasten
MehrOracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics
DATA WAREHOUSE Oracle BI&W Referenz Architektur Big Data und High Performance Analytics Alfred Schlaucher, Oracle Scale up Unternehmensdaten zusammenfassen Noch mehr Informationen
MehrBig-Data and Data-driven Business KMUs und Big Data Imagine bits of tomorrow 2015
Big-Data and Data-driven Business KMUs und Big Data Imagine bits of tomorrow 2015 b Wien 08. Juni 2015 Stefanie Lindstaedt, b Know-Center www.know-center.at Know-Center GmbH Know-Center Research Center
MehrVom Umgang mit Containern in der Informatik
Vom Umgang mit Containern in der Informatik Wie mit Docker Informatiklösungen einfacher zu realisieren sind. Mittwoch 3. Mai, 12:30 13:15 Uhr Marcel Bernet Weiterbildung wie ich sie will Agenda Um was
MehrDatenprodukte für Deutschlands größten Fahrzeugmarkt. Vortrag beim BITKOM Big Data Summit am 16. Februar 2017 in Hanau
Datenprodukte für Deutschlands größten Fahrzeugmarkt Vortrag beim BITKOM Big Data Summit am 16. Februar 2017 in Hanau Was darf dieses Auto kosten? 2 Quelle: mobile.de Vortragende Benjamin Eckart Manager
MehrHochverfügbarkeit mit Windows Server vnext. Carsten Rachfahl Microsoft Hyper-V MVP
Hochverfügbarkeit mit Windows Server vnext Carsten Rachfahl Microsoft Hyper-V MVP Carsten Rachfahl www.hyper-v-server.de Roling Cluster Upgrade Herausforderung: Update eines Failover Clusters ohne Downtime
MehrCopyright 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
1 Oracle Fusion Middleware Ordnung im Ganzen Matthias Weiss Direktor Mittelstand Technologie ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG 2 Agenda Begriffe & Ordnung Fusion Middleware Wann, was, warum Beispiel für
MehrBig Data Neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen
Big Data Neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen Thomas Klughardt Senior Systems Consultant 0 Software Dell Software Lösungsbereiche Transform Inform Connect Data center and cloud management Foglight APM,
MehrCloud-Computing. 1. Definition 2. Was bietet Cloud-Computing. 3. Technische Lösungen. 4. Kritik an der Cloud. 2.1 Industrie 2.
Cloud Computing Frank Hallas und Alexander Butiu Universität Erlangen Nürnberg, Lehrstuhl für Hardware/Software CoDesign Multicorearchitectures and Programming Seminar, Sommersemester 2013 1. Definition
MehrA Big Data Change Detection System. Carsten Lanquillon und Sigurd Schacht
A Big Data Change Detection System Carsten Lanquillon und Sigurd Schacht Digitale Transformation in Unternehmen u Umfassende Erfassung, Speicherung und Verfügbarkeit von Daten à Big Data Quelle: Rolland
MehrNoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse
NoSQL-Datenbanken und Hadoop im Zusammenspiel mit dem Data Warehouse Carsten Czarski Oracle Deutschland B.V. & Co KG Big Data Betrachten von Daten die bislang nicht betrachtet wurden
MehrSpeicherklassen außerhalb des Arrays. Dr. Carsten Haak ESD Practice Manager EMEA EMC Corp.
Speicherklassen außerhalb des Arrays Dr. Carsten Haak ESD Practice Manager EMEA EMC Corp. 1 Multi-Tiering 2 Entwicklung Von Single- zu Multi-Tiering Festplatten LUNs Chunks Wir sehen auch die kalten Abschnitte
Mehr