| SMACK | Spark | 大資料 | 巨量資料 | Big Data | Fast Data | 快速資料

SMACK架構成為大資料技術迎戰Fast Data新關鍵

近幾年的API化、行動化和IoT化風潮,為大資料領域帶來了不一樣的新挑戰,資料分析的挑戰不只是大量,還要快速。以新一代大資料分析技術Spark為核心的大資料分析新架構SMACK也因應而生

2016-01-24

| Spark | 大資料 | 巨量資料 | Big Data | APT | 趨勢科技 | 串流分析

趨勢科技用Spark打造大資料分析架構,克服單日GB級APT資料分析挑戰

趨勢科技透過Spark平臺建立雙資料流的大資料分析架構,不只不需要儲存每天暴增的Log資料,還能將同一支程式運用在即時處理和批次處理兩種不同的資料處理模式上

2016-01-24

| Spark | 大資料 | 巨量資料 | Big Data | 批次 | 串流

大資料技術新秀Spark如何通吃批次和串流資料分析能力

比Hadoop晚4年誕生的Spark,採取了和Hadoop不一樣的架構,能讓擅長大資料分析的社群來協助開發各種大資料分析模組,又可以讓擅長叢集運算和底層架構的專家來優化底層資源管理,因此吸引了大批開發者參與

2016-01-24

| 大資料 | 巨量資料 | Big Data | Hadoop | IBM | 蘇友信

【觀察】臺灣企業大資料應用現況

負責大資料導入顧問的臺灣IBM軟體事業處高級資訊工程師蘇友信表示,臺灣真正導入大資料平臺的企業,還是停留在蒐集資料為主,分析資料為輔的階段,大多是為了先建立一個有能力儲存大量資料的平臺,為下一階段資料分析預做準備

2016-01-23

| 大資料 | 巨量資料 | Big Data | Hadoop | 王耀聰 | 流動巨量資料 | Big Data in Motion

【觀察】大資料技術邁入成熟期,流動大資料分析時代來了

大資料技術在近2年開始產生根本性的改變,不僅成為眾多技術的底層,更從靜止轉成流動型態,不僅資料更新頻率大增,資料分析速度也從批次處理進一步縮短到毫秒等級的微批次處理

2016-01-23

| CompTIA | Big Data

CompTIA:72%的企業執行大資料專案的結果超乎預期

美國電腦技術工業協會(Computing Technology Industry Association,CompTIA)2015年大資料洞察與機會的研究報告顯示,大資料專案的執行結果超過預期的企業有72%,這顯現了大資料在企業應用的發展潛力。此外,CompTIA也點出企業面對大資料技術能力的挑戰,仍有近半的企業承認有大資料相關的技術能力鴻溝,例如,即時分析、關聯式資料庫、資料安全性等。

2016-01-19

| Big Data | Acer eDC

看準大資料商機,Acer eDC推巨量資料分析服務

想要快速建置大資料處理平臺,也能透過租用雲端服務來達成,安碁基於Acer eDC的機房環境與管理技術,結合Hadoop與NoSQL軟體,今年即將推出巨量資料分析服務

2016-01-12

| 回顧展望 | 2016趨勢 | Big Data | SMACK | Hadoop | Spark | Mesos | Akka | Cassandra | Kafka

【大資料2016趨勢分析】超夯Big Data新架構SMACK崛起

Hadoop退居幕後,Spark竄紅,由Spark、Mesos、Akka、Cassandra和Kafka構成的新興大資料技術組合SMACK成矽谷最夯必備基礎

2016-01-09

| PostgreSQL | Big Data | 大資料 | 排序演算法

新版PostgreSQL強化大量資料分析,資料查詢速度加快12倍

PostgreSQL全球開發小組釋出新版資料庫PostgreSQL 9.5,新增了UPSERT指令、資料列層級安全性控管(Row Level Security),以及多項大資料分析功能,讓新版資料庫能夠處理資料倉儲等級的工作,以及與其他大資料系統整合。

2016-01-08

| Hadoop | 王耀聰 | 大資料 | Big Data

Hadoop專家實戰經驗大公開,揭露企業導入大資料的關鍵4階段

臺灣Hadoop社群發起人王耀聰表示,企業可以先用6大問題自評企業大資料需求,如果真的有導入需求,則可依照4階段執行心法,分別就人力面、流程面、技術面以及整個導入藍圖來逐一檢視

2015-12-20

| Salesforce.com | MinHash | 購併 | Big Data

Big Data行銷夯,Salesforce.com購併新創業者MinHash

MinHash主要技術核心在網路爬蛛與資料分析,透過大量爬取新聞媒體、社交網站、部落格等內容,找出最新的趨勢與群眾喜好,並進而提供用戶對應到產品層級的行銷建議。

2015-12-15

| 認知運算 | 認知系統 | 行動化應用 | 大資料 | Big Data | 近端資料處理 | Scale In | 系統擴展

要發展認知運算,資料處理能力與系統效能是關鍵

發展認知運算的前提,在於本身的系統能否長期支援大資料處理與分析需求,因此對於效能延展性的要求不只是升級、外擴,也要內聚!

2015-12-13