Hortonworks DataFlow 3.0はストリーミング分析アプリケーションの開発を簡略化する

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【サンノゼ（米カリフォルニア州）2017年6月12日PR Newswire＝共同通信JBN】

DATAWORKS SUMMIT／HADOOP SUMMIT－オープン・コネクテッドデータ・プラットフォームをリードするHortonworks, Inc.（R）（http://www.hortonworks.com ）（NASDAQ: HDP）は12日、次世代のオープンソース・データインモーション・プラットフォームであるHortonworks DataFlow（HDF（TM））3.0を一般提供すると発表した。HDFは、顧客がデータセンターおよびクラウドにあるすべてのデータをリアルタイムで収集、取捨選択、分析し、それに基づいて実行に移すことを可能にする。

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インターネット・オブ・シングス（IoT）の普及によって、モバイル機器、ウエアラブル・テクノロジー、センサーのデータに新たなパラダイムをもたらし、企業はリアルタイムで実行可能な情報を発見するためにこれらのデータを利用できる。ガートナーは「2020年までに、70%の組織はデータストリーミングを導入し、リアルタイム分析を実行することが可能になる」（注）と予測した。ちなみにHDFの導入が前年に比べて大幅に加速した。HDFは、企業がリアルタイム分析向けのストリーミング・アプリケーションを迅速に構築できる業界初のオープンソース・プラットフォームである。

Hortonworksのスコット・グナウ最高技術責任者（CTO）は「今日の相互接続された世界で競争力を保つには、企業は至る所にあるデータから得られる知見を活用しなければならない。これは、コネクテッド機器で生まれた時点のデータがますます重要になっていることを意味する。このため、エッジデバイスに可能な限り近いところで決定を下すことが不可欠である。HDF 3.0によって、われわれは顧客がストリーミング分析を開発、展開する方法を簡略化することによって、当社の顧客の体験を向上させ、リアルタイム分析を提供している」と語った。

▽Streaming Analytics Manager

HDF 3.0はStreaming Analytics Manager（SAM）を導入し、アプリケーション開発者、ビジネスアナリスト、管理者がプログラムコードを1行も書かなくてもストリーミング・アプリケーションを開発できるようにし、これによってプロセスを簡略化してアプリケーションの製品化までの時間を早める。容易なドラッグアンドドロップ・インターフェースによって、SAMはストリーミング・アプリケーションをHDF上で設計、開発、テスト、展開、維持することを容易にする。

▽スキーマ・レジストリー

新しいスキーマの共有レポジトリーは、アプリケーションがApache Kafka、Apache Storm、Apache NiFiなど多数のストリーミング・エンジン上で、柔軟に情報を相互交換することを可能にする。消費者はエンドツーエンドのデータガバナンスおよび向上した運用効率によって恩恵を受ける。

▽IBM Power Systemsとの連携を向上

HDF 3.0はまたIBM Power Systemsで使用可能であり、ビッグデータ、コグニティブ分析のようなデータ集約的なワークロード向けに設計されたサーバーにおける幅広いストリーミング分析アプリケーションをサポートする。HDFとPower Systemsとの組み合わせは、ストリーミング分析のために業界トップの性能および効率を提供し、データインモーション・ワークロードの管理を容易にする。

IBMのバイスプレジデントでIBMフェロー（コグニティブ・システムズ・ソフトウエア担当）であるティム・ビンセント氏は「IBMはHortonworksとのコラボレーションを拡大し、クライアントがコグニティブ・アプリケーションのためのデータ分析を加速することを支援できて大変うれしく思う。Power Systems上のHDFは業界トップのシステム性能をデータ・プラットフォームのエッジに提供し、当社のクライアントの競争上の優位性を向上させる」と語った。

HDF 3.0に関する詳細については、米太平洋時間6月12日午前11時から開催するウェビナーに参加を。登録はウェブサイトhttps://hortonworks.com/webinar/building-next-generation-streaming-analytics-application-within-10-min/ ）で。

▽Hortonworks（https://hortonworks.com/news-blogs ）について

HortonworksとHDFは米国およびその他の国でHortonworks Inc.とその子会社の登録商標ないしは商標である。詳細はウェブサイトwww.hortonworks.com を参照。その他の商標はそれぞれの所有者の財産である。

（注）Harness Streaming Data for Real-Time Analytics - November 3, 2016

▽報道関係問い合わせ先

Michelle Lazzar

+1-408-828-9681

comms@hortonworks.com

ソース：Hortonworks, Inc.

Hortonworks DataFlow 3.0 Simplifies Development of Streaming Analytics Applications

PR68896

SAN JOSE, Calif., June 12, 2017 /PRNewswire=KYODO JBN/--

DATAWORKS SUMMIT/HADOOP SUMMIT -- Hortonworks, Inc. (R)

(http://www.hortonworks.com ) (NASDAQ: HDP), a leading innovator of open and

connected data platforms, today announced the general availability of

Hortonworks DataFlow (HDF(TM)) 3.0, the next generation of its open source

data-in-motion platform. HDF enables customers to collect, curate, analyze and

act on all data in real-time, across the data center and cloud.

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The growth of the Internet of Things brings new paradigm data from mobile

devices, wearable technology and sensors which enterprises can use to uncover

actionable intelligence in real-time. Gartner estimates that, "By 2020, 70% of

organizations will adopt data streaming to enable real-time analytics"* and as

such, adoption of HDF has accelerated significantly year-over-year. HDF is the

industry's first open source platform upon which enterprises can quickly build

streaming applications for real-time analytics.

"To stay competitive in today's interconnected world, businesses must harness

the insights from data everywhere," said Scott Gnau, chief technology officer

at Hortonworks. "Increasingly, this means from the point of creation on

connected devices. Therefore it's crucial to make decisions as close as

possible to the edge device. With HDF 3.0, we are improving our customers'

experience by simplifying how they create and deploy streaming analytics

applications to deliver real time analytics."

Streaming Analytics Manager

HDF 3.0 introduces Streaming Analytics Manager (SAM), allowing application

developers, business analysts and administrators the ability to build streaming

applications without writing a single line of code therefore greatly

simplifying the process and speeding an application's time to market. With

simple drag-and-drop interface, SAM makes it easy to design, develop, test,

deploy and maintain streaming applications on HDF.

Schema Registry

A new shared repository of schemas allows applications to flexibly interact

with each other across multiple streaming engines including Apache Kafka,

Apache Storm and Apache NiFi. Customers benefit from end-to-end data governance

and increased operational efficiency.

Expanded Partnership with IBM Power Systems

HDF 3.0 will also be newly available for IBM Power Systems to support a broad

range of streaming analytics applications on servers designed for data

intensive workloads like big data and cognitive analytics. The combination of

HDF and Power Systems delivers industry-leading performance and efficiency for

streaming analytics and makes it easier to manage data-in-motion workloads.

"IBM is thrilled to expand our collaboration with Hortonworks to help clients

accelerate data analytics for cognitive applications," said Tim Vincent, vice

president and IBM Fellow, Cognitive Systems Software. "HDF on Power Systems

brings industry-leading system performance to the edge of the data platform to

fuel our clients' competitive advantage."

For more information on HDF 3.0, join the webinar on July 12, 2017 at 11AM PT.

Register here (

https://hortonworks.com/webinar/building-next-generation-streaming-analytics-application-within-10-min/

).

About Hortonworks (https://hortonworks.com/news-blogs )

Hortonworks and HDF are registered trademarks or trademarks of Hortonworks,

Inc. and its subsidiaries in the United States and other jurisdictions. For

more information, please visit www.hortonworks.com. All other trademarks are

the property of their respective owners.

*Harness Streaming Data for Real-Time Analytics - November 3, 2016

Media Contact:

Michelle Lazzar

+1-408-828-9681

comms@hortonworks.com

SOURCE:  Hortonworks, Inc.