Autor: Firma Cloudera

Cloudera kommender Marktführer für Cyber-Sicherheit und Machine Learning

Cloudera kommender Marktführer für Cyber-Sicherheit und Machine Learning

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Cloudera verzeichnet eine wachsende Dynamik im Markt für Cyber-Sicherheit. In den vergangenen sechs Monaten erhielt Cloudera mehrere Auszeichnungen, entwickelte seine Cyber-Sicherheitslösung auf Basis von Apache Spot (incubating) weiter, machte mit seiner Cyber-Security-Roadshow in neun Städten der USA Halt und erweiterte kontinuierlich seine Kunden- und Partnerbasis.

Zum Schutz hypervernetzter Unternehmen beinhaltet die Cyber-Sicherheitslösung von Cloudera Machine Learning und moderne Analytik auf Enterprise-Niveau. Sicherheitszentren können ohne eine zukunftssichere Architektur, die aktuelle und zukünftige Anforderungen abdeckt, keine zusätzlichen Anwendungen mehr einbauen. Cloudera hat das in diesem Jahr auf der RSA-Konferenz bestätigt. Bei einer Befragung von 125 Teilnehmern kam Folgendes heraus:

  • 51% der Unternehmen werden durch ihre Security Information and Event Management (SIEM) Systeme eingeschränkt.
  • 46% der Unternehmen halten weniger als zwölf Monate an Daten vor.
  • 53% der Unternehmen können die Daten, die sie sammeln, nicht auswerten.
  • Bei 61% der Unternehmen ist Machine Learning Teil ihrer Cyber-Sicherheitsstrategie.

Auszeichnungen, Erfolge und Kunden

Als Beleg für die wachsende Führungsrolle im Markt für Cyber-Sicherheit hat Cloudera wichtige Branchenauszeichnungen für Führung und Innovation, moderne Open-Source-Technologien und andauernde Akzeptanz seitens Kunden und Partnern erhalten:

  • Schnelle Akzeptanz bei Kunden – sechs Monate nach der Veröffentlichung der Cyber-Sicherheitslösung von Cloudera haben ein führendes Investment-Management-Unternehmen und eine Gesundheitsorganisation mit 10.000 Personen die Technologie eingeführt, um ihre sensibelsten Informationen zu schützen.
  • Wachstum der Apache-Spot-Community – Die Apache-Spot-Community gewinnt weiter an Dynamik, mit aktuell 23 Projekt-Beteiligten (Committers), 177 Personen im Slack-Kanal und mehr als 300 Beiträgen seit dem Launch.
  • Cybersecurity Excellence Awards — Das Cloudera Information Security Team hat mit dem Deployment von und Beiträgen zu Apache Spot Fortschritte wieder an die Open-Source-Community zurückgespielt und wurde dafür als „Best Cybersecurity Team of the Year” ausgezeichnet.
  • Cybersecurity Excellence Awards – Clouderas Subject Matter Expert (SME) für Cyber-Sicherheit, Rocky DeStefano, war Finalist in der Kategorie „Cybersecurity Professional of the Year”.
  • The Edison Awards — Apache Spot (incubating) wurde als Gewinner in der Kategorie „Collective Disruption and Connected Collaboration” ausgezeichnet. Spot wird dafür auf der 30. Annual Edison Awards Gala in New York honoriert und gefeiert.
  • InfoWorld Technology of the Year – Angetrieben von Cloudera, Intel und der Community wurde Apache Spot (incubating) von der InfoWorld 2017 als „Technology of the Year” benannt. Gewählt wurde Spot von den Redakteuren der Publikation mit der Begründung, Spot sei das „fehlende Teil im Big-Data-Puzzle” und biete Sicherheitsanalysten einen Weg, enorme Datenvolumina zu verarbeiten und den Unterschied zwischen gut und schlecht zu verstehen.
  • Cybersecurity Roadshow – Analysten, Sicherheitsexperten von Intel und Accenture, Partner und Kunden haben an Clouderas landesweiter Roadshow in neun Städten der USA teilgenommen. Hunderte von Sicherheits-Praktikern und Führungskräften wurden darin geschult, Machine Learning, künstliche Intelligenz und Analytik für fortschrittliche Cyber-Sicherheit einzusetzen.
  • Partner-Ökosystem – Organisationen wie Arcadia Data und Context Relevant arbeiten als Partner von Cloudera und der Apache Spot Community weiter an der Enwicklung einer umfassenderen Nutzererfahrung für Clouderas Cyber-Sicherheitslösung. Zur Anwendung von Arcadia Data, die auf Clouderas Cyber-Sicherheitslösung läuft, finden Sie hier ein Video.
  • Start des Podcasts „Cybersecurity On Call” – Meinungsführer der Branche diskutieren mit Cloudera Markttrends und teilen ihre Einschätzungen zur Cyber-Sicherheitsbranche.

„Wir fühlen uns durch die gewonnenen Preise geehrt und sind begeistert darüber, wie wir in der Cyber-Sicherheitsbranche an Boden gewonnen haben. Beides ist Beleg für die Arbeit, die wir erledigt haben, um weltweit Gegner zu bekämpfen”, so Tom Reilly, Chief Executive Officer bei Cloudera. „Seit Jahrzehnten haben der öffentliche Sektor und die Privatwirtschaft im Kampf gegen Bedrohungen und Angriffe Niederlagen erlitten. Dabei kam es zu einer Häufung von Datenverlusten, die schändliche Praktiken wie Spionage zur Folge hatten und möglicherweise sogar politische Systeme beeinflusst haben. Zum Glück können wir hier mit Technologien wie künstlicher Intelligenz und Machine Learning in einer stabilen Plattform, die bereits bewiesen hat, dass sie Risiken messbar reduzieren kann, eine Trendwende herbeiführen.”

Über Cloudera

Cloudera bietet eine zeitgemäße Plattform für Datenmanagement und -analyse auf Basis von Apache Hadoop sowie den neuesten Open Source-Technologien. Weltweit führende Unternehmen vertrauen auf Cloudera, um mit Unterstützung von Cloudera Enterprise – der schnellsten, einfachsten und sichersten Datenplattform der Gegenwart – ihre wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen zu meistern. Unsere Kunden erfassen, speichern, verarbeiten und analysieren auf effiziente Weise gewaltige Datenmengen und nutzen fortschrittliche Analysemethoden, um Unternehmensentscheidungen schneller, flexibler und kostengünstiger als je zuvor treffen zu können. Auf dem Weg zum Erfolg bieten wir unseren Kunden umfassenden Support, Schulungen und andere professionelle Services. Weitere Informationen finden Sie unter http://cloudera.com.

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„Data Science Workbench” von Cloudera

„Data Science Workbench” von Cloudera

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Cloudera hat mit seiner Data Science Workbench ein neues Self-Service-Werkzeug für Data-Science auf Cloudera Enterprise vorgestellt, das sich aktuell noch in der Betaphase befindet. Die Data Science Workbench basiert auf der Übernahme des Data-Science-Startups Sense.io im vergangenen Jahr und erlaubt Datenforschern, ihre bevorzugten Open-Source-Programmiersprachen – darunter R, Python und Scala – und Bibliotheken auf einer sicheren Unternehmensplattform zu nutzen. Mit nativer Integration von Apache Spark und Apache Hadoop werden Analyseprojekte von der Exploration bis zur Produktion beschleunigt.

„Cloudera ist darauf ausgerichtet, für Datenforscher und Entwicklerteams die Anwendungserfahrung zu verbessern. Insbesondere gilt das für diejenigen, die mit Spark ihre Analysen für Datenverarbeitung und Machine Learning skalieren wollen”, so Charles Zedlewski, Senior Vice President Products bei Cloudera. „ Die Übernahme von Sense.io und seinem Team hat uns eine solide Grundlage verschafft. Mit der Data Science Workbench ist Self-Service Data-Science in großem Maßstab für unsere Kunden in greifbare Nähe gerückt.”

Vorteile der Cloudera Data Science Workbench:

Für Datenforscher:

  • Nutzung von R, Python oder Scala mit bevorzugten Bibliotheken und Frameworks direkt aus dem Web-Browser.
  • Direkter Zugriff auf Daten in sicheren Hadoop-Clustern mit Spark und Impala.
  • Teilen von Erkenntnissen mit dem ganzen Team für reproduzierbare, kollaborative Forschung.

Für IT-Profis:

  • Data-Science-Teams bekommen die Freiheit, zu arbeiten, wie sie wollen und wann sie wollen.
  • Dauerhafte Compliance dank voller Hadoop-Security-Unterstützung, einschließlich Kerberos.
  • Läuft überall da, wo die Daten verwaltet werden, ob On-Premise oder in der Cloud.

Offene Data Science geht über die umfassenden Python- und R-Ökosysteme hinaus und beinhaltet Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow, Microsoft Cognitive Toolkit, MXnet, BigDL und weitere. Teams aus Datenforschern suchen nach Wegen, diese Werkzeuge an die Daten heranzubringen, die zunehmend in Hadoop-Umgebungen gespeichert sind. Die Data Science Workbench bietet eine sichere Umgebung, um die neuesten Open-Source-Innovationen mit der einheitlichen Plattform von Cloudera zu kombinieren.

„Die Cloudera Data Science Workbench stellt einen fertigen Zugriff auf Daten bereit. Dadurch sind AI-Anwendungen, die mit der automatischen Machine-Learning-Plattform von DataRobot geliefert werden, schneller einsatzbereit”, so Jeremy Achin, CEO und Mitgründer von DataRobot. „DataRobot ist vollständig integriert. Cloudera-Anwender können mit den besten Algorithmen und Data-Science-Techniken über eine leicht bedienbare Oberfläche ihren Geschäftswert erhöhen.”

„Die IT-Abteilungen unserer Kunden haben oft damit zu kämpfen, Datenforscher in geteilten Umgebungen an Bord zu holen. Das liegt daran, dass ihre Anforderungen so unterschiedlich sind, speziell wenn Open-Source-Werkzeuge im Spiel sind. Die Folgen sind üblicherweise Doubletten, Analyse-Silos und begrenzte Sicherheit und Kontrolle. In der Zwischenzeit schauen sich die Datenforscher andauernd nach Möglichkeiten um, ihre Arbeit auf größeren Datenbeständen und leistungsfähigeren Rechnerplattformen anzuwenden”, so Zedlewski weiter. „Mit der Data Science Workbench hilft Cloudera den IT-Abteilungen und Datenforschern bei der Zusammenarbeit und bringt auf flexible und compliancegerechte Weise mehr Anwender in geteilte Umgebungen.”

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Navistar reduziert mit Cloudera Wartungskosten und Ausfallzeiten um 40 Prozent

Navistar reduziert mit Cloudera Wartungskosten und Ausfallzeiten um 40 Prozent

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Cloudera hat die Zusammenarbeit mit Navistar, einem führenden Hersteller von Lastwagen, Bussen und militärischen Fahrzeugen, erweitert. Mit Datenmanagement und -analysen soll das Geschäft mit dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und vernetzten Fahrzeugen beschleunigt werden. Navistar hat mit Cloudera Enterprise eine große, skalierbare Plattform aufgebaut, um Daten aus zahlreichen Quellen und in unterschiedlichen Formaten aufzunehmen, darunter Daten von Sensoren in Fahrzeugen, um damit die vorausschauende Wartung von Fahrzeugen (Predictive Maintenance), Systemdiagnosen und Routenoptimierung betreiben zu können. Ziel ist es, konsequent pünktliche Lieferungen und minimale Ausfallzeiten der Fahrzeuge zu erreichen.

„Durch das Sammeln und Auswerten unserer Fahrzeug-Telematik haben wir die Wartungskosten und Ausfallzeiten um beinahe 40 Prozent reduziert und die Remote-Überwachung auf mehr als 250.000 Fahrzeuge ausgeweitet”, so Terry Kline, Chief Information Officer bei Navistar. „Mit Clouderas Plattform konnten wir nicht nur IoT- und Telematikdaten von Sensoren erfassen, sondern auch Daten zu Wetter, Technik, Verkehr und Fahrzeugnutzung. Auf all diese unterschiedlichen Datentypen können wir auf eine Art und Weise zugreifen und sie analysieren, wie es vorher nicht möglich war.”

Die Remote-Diagnoseplattform von Navistar, OnCommand Connection, baut auf Cloudera Enterprise auf. Sie nutzt Datenströme von Telematik-Servicanbietern und kombiniert sie mit meteorologischen, geografischen und nutzungsbezogenen Daten, mit Informationen zu Garantien und Daten zum Lagerbestand von Teilen, um Leistungsdaten zu einem Fahrzeug in Echtzeit bereitstellen zu können. Mit der Plattform kann Navistar Adhoc-Analysen und Prognosemodelle durchführen, um mögliche Wartungsprobleme bei Kunden-LKW zu entdecken, bevor sie auftreten.

Navistar kann seinen Kunden auch Analysen als Service anbieten: Der Kunde kann damit die Leistung seiner LKW in Echtzeit von seinem Smartphone oder Tablet überwachen und daraus abgeleiteten Erkenntnisse nutzen, um geplante Inspektionen zu terminieren und dadurch ungeplante Reparaturen und Ausfälle reduzieren.

„Die vernetzten Fahrzeuge von Heute erzeugen enorme Datenmengen”, so Mike Olson, Gründer und Chief Strategy Officer bei Cloudera. „Navistar ist ein exzellentes Beispiel für den praktischen Nutzen von IoT. Bei der Zusammenarbeit mit Navistar haben wir beobachtet, wie stark das IoT darin sein kann, Wartung vorhersehbar und nicht reagierend zu machen. LKW und Busse können gewartet werden, wenn sie eine Inspektion brauchen, und nicht nach einem starren Terminplan oder wenn sie ausfallen. Für die Betreiber von Flotten mit Hunderten oder Tausenden von Fahrzeugen ist das ein immenser Vorteil.”

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Fünf Thesen zu Open Source und Big Data 2017 von Hadoop-Entwickler Doug Cutting

Fünf Thesen zu Open Source und Big Data 2017 von Hadoop-Entwickler Doug Cutting

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Doug Cutting hat vor etwas mehr als zehn Jahren Hadoop entwickelt und später Cloudera mitgegründet. Heute ist er Chief Architect bei dem führenden Hadoop-Distributor. Zur Entwicklung von Open Source und Big Data hat er fünf Thesen formuliert:

1. Big Data und Open Source werden praktisch jede Branche beeinflussen.

„Generell erwarte ich, dass sich die Produktivität in Branchen wie der Fertigung, Telekommunikation, bei Transport oder Finanzen verbessert, weil Big Data ein besseres Verständnis über die Kunden ermöglicht. Spannend wird es auch bei Versorgern, die Hadoop nutzen, um Energieverbräuche zu optimieren. Persönlich bin ich sehr gespannt darauf, welche Verbesserungen sich durch neue Technologie-Stacks in der Genomanalyse und Präzisionsmedizin erreichen lassen.

2. Open Source schafft die Voraussetzungen für „Multi Cloud”.

„Cloud-Anbieter sind dabei, ihre Angebote vom einfachen Infrastructure-as-a-Service (IaaS) hin zu Platform-as-a-Service (PaaS) zu entwickeln. Sie wollen nicht mehr nur als Hosts bzw. Speicherort dienen, sondern selbst Datenbanken und Verarbeitungssysteme bereitstellen. Unglücklicherweise verwenden sie dazu aber meist proprietäre APIs und bringen Anwender damit wiederum in Abhängigkeiten, denen sie schon bei On-Premise-Lösungen ausgesetzt waren. Mit Open-Source-Datenbanken und -Lösungen können sich Anwender jedoch von dieser Einschränkung befreien und gewinnen erheblich an Flexibilität. Das erlaubt es Ihnen beispielsweise, ohne Probleme mehrere Cloud-Anbieter in Anspruch nehmen zu können, ohne jedesmal ihre Anwendungen anpassen zu müssen. Sie können auch die jeweils kostengünstigsten Cloud-Angebote in Anspruch nehmen, unterschiedliche Clouds in verschiedenen Regionen nutzen oder eine Kombination aus Cloud-basierten und lokalen Systemen einsetzen.”

3. Organisationen müssen beim Technologie-Stack umdenken.

„Der aktuelle Technologie-Stack setzt ein neues Denken voraus, denn er verwendet einen anderen Betriebsmodus. Anstelle punktueller Lösungen liefert er den Anwendern jetzt eine umfassende Datenplattform. Daten müssen nicht mehr in ein anwendungsspezifisches Schema gepresst werden, sondern können in einem relativ „rohen“ Format gespeichert werden, auf das die unterschiedlichsten Anwendungen zugreifen können. Mittlerweile stehen auch unheimlich viele Tools zur Verfügung: Neben SQL-Engines lassen sich Search, Streaming und beispielsweise Machine-Learning flexibel kombinieren. All dies erfordert neue Fertigkeiten aber vor allem einen anderen Führungsstil und oftmals auch eine andere Organisationsstruktur. Wichtig ist, ganz oben in der Organisation Unterstützung für Open-Source zu haben. Trotzdem sollten am Anfang kleine Projekte stehen, und nicht der Versuch, direkt das Rad neu zu erfinden.”

4. Spark wird zur „Engine 2.0” des Open-Source-Datenökosystems

„Entwickler erstellen immer weniger neue Anwendungen auf Basis von MapReduce und verwenden stattdessen lieber Spark. MapReduce wird auch in Tools wie Hive und Pig sukzessive durch Spark als Engine ersetzt. Aber das macht MapReduce nicht überflüssig. Es wird noch für viele Jahre bei existierenden Anwendungen gut funktionieren und für viele Batch-Prozesse mit hohem Volumen sogar das überlegene Werkzeug bleiben. Wenn MapReduce die Engine v1.0 für das Open-Source-Datenökosystem war, dann ist Spark jetzt die v2.0.”

5. Das Open-Source-Datenökosystem bietet beste Karriereaussichten

Man sollte sich nicht auf einzelne Technologien oder Lösungen konzentrieren, sondern darauf, wie sich die einzelnen Komponenten des Open-Source-Datenökosystems am besten problemorientiert miteinander verbinden lassen. Wichtig ist ein Verständnis dafür, wie sich neue Technologien in bestehenden Szenarien einsetzen lassen, was sie ersetzen könnten und vor allem was sie ermöglichen. Wer über ein solch architektonisches Verständnis verfügt, hat in unserer Branche beste Karrierechancen.

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Wargaming erweitert mit Cloudera seine Online-Spiele-Plattform mit Machine Learning

Wargaming erweitert mit Cloudera seine Online-Spiele-Plattform mit Machine Learning

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Wargaming hat eine von Cloudera betriebene Plattform zur Datenanalyse eingeführt, um Spiel-Interaktionen zu personalisieren und sein Geschäft für eine noch erlebnisreichere Spielerfahrung zu optimieren. Als preisgekrönter Spieleentwickler und Marktführer für kostenlose Massen-Mehrspieler-Online-Spiele (Massively Multiplayer Online Games, kurz MMOG) liefert Wargaming über 150 Millionen Spielern auf der ganzen Welt authentische Spielerlebnisse und Services auf PCs, Konsolen und mobilen Plattformen.

Unter Verwendung eines Enterprise Data Hubs (EDH) von Cloudera hat Wargaming eine Echtzeitplattform für Empfehlungen und die Kommunikation mit Spielern entwickelt. Die Plattform nutzt interaktives Machine Learning, um auf Basis der letzten Spielstände die Erfahrung eines Spielers vorherzusagen und zu personalisieren. Außerdem wurde ein System zur Analyse von Managementberichten und Spielen eingeführt, das die pro Tag anfallenden drei Terabytes an Rohdaten verarbeiten soll.

„Im heutigen Wettbewerbsklima ist die Interaktion mit dem Spieler und seine Zufriedenheit oberstes Ziel bei Online-Spielen. Das Spektrum unserer Arbeit bei Wargaming geht über die Entwicklung von Online-Spielen hinaus, wir wollen verstehen, wer unsere Spieler sind und was sie benötigen”, so Sergei Vasiuk, Development Director, Technology Services & PRMP bei Wargaming.net. „Dazu müssen wir die riesigen Datenmengen anzapfen, die wir Tag für Tag verarbeiten – das schließt jeden abgefeuerten Schuss oder jedes von einem Spieler gewählte Fahrzeug ein.”

Die Player Relationship Management Platform (PRMP) von Wargaming analysiert den Einsatz eines Spielers und prognostiziert dann das interessanteste Szenario auf Basis seiner persönlichen Interessen. Die Plattform nutzt Apache Hadoop für einen 360-Grad-Blick auf den Spieler. Zusätzlich entwickelte Wargaming eine datengetriebene Real-time Rules Engine (DDRRE), um große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und der Interaktion mit Spielern eine persönliche Note zu geben. Die DDRRE nutzt moderne Machine-Learning-Algorithmen, um mögliche Ziele von Spielern zu identifizieren und vorherzusagen und den Spielern aus dem Online-Store die Gegenstände an die Hand zu geben, mit denen sie diese Ziele erreichen können. Die DDRRE basiert auf Clouderas Enterprise Data Hub und beinhaltet Apache Impala (incubating), Apache Kafka und Apache Spark Streaming.

„Unterhaltung ist heute eine persönliche Sache – das macht Videospiele so anziehend”, so Mike Olson, Chief Strategy Officer von Cloudera. „Um Spieler anzusprechen und an sich zu binden, müssen Spieleentwickler eine umfangreiche Erfahrung liefern, die in Echtzeit auf jeden individuellen Spieler zugeschnitten werden kann. Datensammlung in Hochgeschwindigkeit und leistungsfähiges Machine Learning helfen Wargaming, die Persönlichkeiten der Spieler zu verstehen und Spiele in Echtzeit anzupassen.”

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Intel und Cloudera beschleunigen Machine-Learning-Workloads

Intel und Cloudera beschleunigen Machine-Learning-Workloads

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Cloudera kündigt eine gemeinsam mit Intel getestete Lösung an, die die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen (Machine Learning, ML) und künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) erhöht. Benchmark-Tests mit Clouderas Apache Spark-Plattform und der seit kurzem verfügbaren Intel Math Kernel Library (Intel MKL) belegen den dadurch generierten Leistungssprung, den Machine Learning trotz größerer Datensätze in kürzerer Zeit und mit weniger Hardware erreicht. Damit können Organisationen ihre Investitionen in Predictive Analytics wesentlich beschleunigen.

Cloudera ist führend bei Entwicklung, Training und Dienstleistungen rund um Apache Spark. Das Open-Source-Framework erweitert das Konzept des maschinellen Lernens auf verteilten Systemen mit bekannten Werkzeugen und in beeindruckenden Größenordnungen. Mit vereinten Kräften verfolgen Cloudera und Intel die gemeinsame Mission, durch Big Data Management bessere Ergebnisse zu erzielen, indem sie Machine Learning smarter und einfacher zu implementieren machen. Durch die Kombination von Apache Spark, Intel MKL-Bibliotheken und Intels optimierter CPU-Architektur lassen sich Machine-Learning-Workloads jetzt schnell skalieren. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, umso akkurater arbeiten Lösungen für Machine Learning in den Bereichen Predictive Maintenance, Recommendation Engines, proaktiver Gesundheitsvorsorge und -überwachung sowie Risikoanalyse und Fraud Detection.

„Wir brauchen dringend mehr umfangreiche Machine-Learning-Modelle, um die dringendsten Geschäftsprobleme zu analysieren und zu lösen und die Gesellschaft voranzubringen”, sagt Amr Awadallah, Chief Technical Officer von Cloudera. „Immer mehr unserer Kunden nutzen Machine Learning; laut einer vor kurzem durchgeführten Studie zum Einsatz von Apache Spark sind es bereits über 30% der Studienteilnehmer. Mit der zunehmenden Verbreitung von Spark und durch unsere Zusammenarbeit mit Intel und der Nutzung der Intel MKL-Technologie wird Cloudera den branchenübergreifenden Einsatz von Apache Spark für Machine Learning weiter ausbauen.”

Ein Benchmark-Test, der die gemeinsam entwickelte Lösung mit OpenBLAS und F2J BLAS vergleicht, zeigt, dass Cloudera und Intel die führenden Hardware-Beschleunigungsbibliotheken in jedem Testdurchlauf übertroffen haben — bei mehr Performance und gleichzeitig geringeren Infrastrukturausgaben. Machine Learning hilft Clouderas Kunden, Voraussagen auf der Basis viel größerer Datensätze zu treffen. Transamerica beispielsweise nutzt die Cloudera Plattform, um Datenmodelle schneller testen und validieren zu können.

„Als langfristig zusammen arbeitende Partner, die gegenseitig in die Technologie des anderen investiert haben, war die Ausweitung unserer Bemühungen auf dem Gebiet der
künstlichen Intelligenz der nächste logische Schritt. Trotz erheblicher technischer Fortschritte und vermehrtem Einsatz in den letzten Jahren, scheint uns das Potential künstlicher Intelligenz noch unangetastet“, so Michael Greene, Vice President und General Manager System Technologies and Optimization der Software Services Group, Intel Corporation. „Cloudera, Intel und unser Ökosystem werden gemeinsam das Potential der künstlichen Intelligenz freisetzen.“

Weitere Informationen zum Benchmark-Test finden Sie hier.

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Cloudera hat das beste Cybersecurity-Team

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Das Information-Security-Team von Cloudera ist bei der Verleihung der Cybersecurity Excellence Awards als Gewinner in der Kategorie „Cybersecurity Team of the Year” ausgezeichnet worden. Clouderas Cybersecurity-Experte Rocky DeStefano wurde zudem als Finalist in der Kategorie „Cybersecurity Professional of the Year” geehrt. Die Awards werden von der Information Security Community auf LinkedIn gesponsert, mit mehr 350.000 Mitgliedern die größte Gemeinschaft von Cybersecurity-Experten auf diesem Gebiet. Sie würdigen Unternehmen, Individuen und Produkte, die in der Cybersecurity-Branche herausragende Leistungen, Innovationen und eine führende Rolle unter Beweis stellen.

„Die Awards sind vor allem eine Bestätigung für die Bemühungen des Information-Security-Teams bei der Modernisierung unserer Cybersecurity-Architektur. Mit Apache Spot als Grundlage hat das Team hat einen Maßstab für Cybersecurity-Intelligenz und Machine Learning gesetzt”, so Eddie Garcia, Chief Security Architect von Cloudera.

Das Cloudera Information-Security-Team wurde für den Einsatz von Apache Spot (Incubating) ausgezeichnet. Mit Spot adressiert das Team gleich zwei Herausforderungen: Zum einen ermöglicht es Innovation bei Cybersecurity, zum anderen sorgt es dafür, dass Organisationen nicht ständig das Rad neu erfinden müssen. Spot wurde entwickelt, um moderne Analytik für Telemetrie und Kontextdaten auf eine offene, flexible und skalierbare Plattform zu bringen. Es beschleunigt die Erkennung, Untersuchung und Beseitigung von Bedrohungen und nutzt dazu Machine Learning. Außerdem konsolidiert Spot alle Security-Daten eines Unternehmen in einem umfassenden Security-Hub, der auf offenen Datenmodellen basiert.

Die Strategie der offenen Datenmodelle erweitert die bestehenden Möglichkeiten von Spot. Clouderas Information-Security-Team kann damit Fortschritte wieder an die Open-Source-Community zurückspielen. Seit seiner Markteinführung hat Spot viel positive Resonanz aus der Branche bekommen und ist mit dem InfoWorld’s 2017 Technology of the Year und dem Edison Award for Collective Disruption ausgezeichnet worden.

„Wir gratulieren Cloudera zur Auszeichnung in der Kategorie ‘Cybersecurity Team of the Year’ bei den Cybersecurity Excellence Awards 2017”, so Holger Schulze, Gründer der 350.000 Mitglieder starken Information Security Community auf LinkedIn, die das Award-Programm organisiert. „Mit hunderten von Beiträgen waren die Awards 2017 hart umkämpft. Alle Gewinner und Finalisten zählen zu dem Allerbesten, was die Cybersecurity-Branche derzeit vorzuweisen hat.”

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Cloudera bietet eine zeitgemäße Plattform für Datenmanagement und -analyse auf Basis von Apache Hadoop sowie den neuesten Open Source-Technologien. Weltweit führende Unternehmen vertrauen auf Cloudera, um mit Unterstützung von Cloudera Enterprise – der schnellsten, einfachsten und sichersten Datenplattform der Gegenwart – ihre wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen zu meistern. Unsere Kunden erfassen, speichern, verarbeiten und analysieren auf effiziente Weise gewaltige Datenmengen und nutzen fortschrittliche Analysemethoden, um Unternehmensentscheidungen schneller, flexibler und kostengünstiger als je zuvor treffen zu können. Auf dem Weg zum Erfolg bieten wir unseren Kunden umfassenden Support, Schulungen und andere professionelle Services. Weitere Informationen finden Sie unter http://cloudera.com.

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Apache Spot als skalierbarer Open Source Cybersecurity-Hub

Apache Spot als skalierbarer Open Source Cybersecurity-Hub

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Die Open-Source-Lösung Apache Spot (Incubating) bietet jetzt einen wirtschaftlichen und umfassenden Cybersecurity-Hub für forensische, Telemetrie- und Kontextdaten. In Kombination mit Log-Management, Compliance, Reporting und modernen Netzflussanalysen lassen sich damit Cybersecurity-Anwendungen mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz (KI) antreiben und Sicherheitsbedrohungen besser und schneller aufspüren und analysieren. Seit dem Launch von Spot im September 2016 haben Cloudera, Intel und andere Projektbeteiligte ihre Bemühungen verstärkt, Cyberkriminalität mittels eines von der Community unterstützten offenen Datenmodells zu bekämpfen.

In der heutigen Cybersecurity-Landschaft gibt es Unmengen von Daten, die Organisationen ständig beobachten müssen. Cyberkriminelle haben Wege gefunden, voneinander zu lernen, während Unternehmen bisher unabhängig voneinander gegen Bedrohungen vorgegangen sind. Spot ermöglicht es nun zentralen Sicherheitsleitstellen, proprietäre Datensilos in ein gemeinsames, offenes Datenmodell zu überführen, auf das quasi jede Security-Anwendung zugreifen kann. Spot wird von der Apache-Spark-Community unterstützt, so dass Organisationen die verfügbare, parallele Rechenleistung zur verbesserten Entdeckung von Gefahren durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen können.

„Wenn man Cybersecurity-Anwendungen ohne gemeinsame Architektur zusammenfügt, errichtet man Datensilos, die die Wirksamkeit fortschrittlicher Analyseverfahren einschränken“, sagt Tom Reilly, Chief Executive Officer von Cloudera. „Das Apache-Spot-Projekt beseitigt Datenbeschränkungen und macht den Weg frei für neue Analysemöglichkeiten, mit denen Organisationen branchenübergreifend Risiken minimieren können.“

Im September 2016 übergab Intel mit Clouderas Unterstützung das Spot-Projekt an die Apache Software Foundation – ein Meilenstein für die Cybersecurity-Branche. Intels und Clouderas Bemühungen hinsichtlich Apache Spot haben die verfügbaren Maßnahmen gegen Cyberbedrohungen auf ein neues Niveau gehoben. Die gesamte Community forscht weiter nach neuen Analysefunktionen, mit denen Cyberbedrohungen, die Auswirkungen auf unsere Gesellschaft haben, entdeckt werden können. Seit seiner Markteinführung hat Spot viel positive Resonanz aus der Branche bekommen und ist mit dem InfoWorld’s 2017 Technology of the Year und dem Edison Award for Collective Disruption ausgezeichnet worden.

„Das Momentum hinter der Apache-Spot-Community bringt uns alle zusammen, um mit Hilfe einer offenen, skalierbaren Plattform den Einsatz künstlicher Intelligenz zu ermöglichen und alle sicherheitsrelevanten Daten umfassend sichtbar zu machen“, erläutert Alan Ross, Senior Principal Engineer and Chief Cloud Security Architect bei Intel. „Spots offene Datenmodelle, Skalierbarkeit und Flexibilität stellen ein reichhaltiges Ökosystem von Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz bereit, die zeitgleich auf einem einzigen, geteilten, angereicherten Datenbestand laufen können.“

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Cloudera Enterprise 5.10 kommt jetzt mit Apache Kudu

Cloudera Enterprise 5.10 kommt jetzt mit Apache Kudu

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Im Lieferumfang von Cloudera Enterprise 5.10 ist jetzt auch Apache Kudu enthalten. Die Open Source basierende Storage-Engine für die Analyse sich schnell verändernder Daten vereinfacht den Weg zu Echtzeit-Analysen. Mit Kudu können Anwender schnell auf anfallende Daten reagieren, um bessere Entscheidungen zu treffen.

„Die Analyse von Echtzeit-Daten stellte in der Vergangenheit eine große Herausforderung für Unternehmen dar, weil für das Zusammenführen von Stream-Verarbeitung in Echtzeit und Batch-Analyse eine komplexe Lambda-Architektur nötig war. Mit einer einzigen Storage-Engine, die beide Anforderungen abdeckt, erleichtert Kudu diese Architektur erheblich”, so Charles Zedlewski, Senior Vice President of Products bei Cloudera. „Anspruchsvolle Workloads, die zunehmend auch neue Machine-Learning-Modelle enthalten, können Cyber-Bedrohungen identifizieren, Wartungsprobleme vorhersagen und für alle Arten von Online-Berichten die Genauigkeit erhöhen.”

Kudu wurde von Grund auf neu entwickelt, um sich Innovationen der Hardware-Landschaft zunutze zu machen, beispielsweise immer günstigeren Flash- und Arbeitsspeicher. Als eigenständige Storage-Engine hat Kudu sich bereits für den geschäftskritischen Produktiveinsatz in Clustern mit Hunderten von Nodes und vielen Millionen Einsätzen pro Sekunde empfohlen. Kudu wurde speziell mit Blick auf Anwendungsbereiche gebaut, in denen schnelle Analyse-Scans im großen Maßstab benötigt werden, gleichzeitig unterstützt es rasend schnell anfallende Daten. Dies ist notwendig für den Umgang mit Zeitserien-Daten, für die Analyse von Maschinendaten, Online-Berichte oder die Anforderungen anderer analytischer oder operativer Workloads.

„Apache Kudu ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie sich die Apache-Hadoop-Plattform von einem eng umrissenen Set aus Apache-Projekten zu einer Mischung und Verschmelzung von Open-Source- und proprietären Technologie entwickelt hat, die im Wesentlichen eine Arbeitsumgebung für Big Data bilden”, so Tony Baer, Principal Analyst bei Ovum. „Kudu umgeht die Hürden komplexer Lambda-Architekturen und adressiert Anwendungsfelder mit sich schnell ändernden Daten, wo es enorm wichtig ist, die Datenbank schnell modifizieren und aktualisieren zu können.”

„Capgeminis Kunden werden bei der Nutzung von Big Data, Analytics und Data Science immer versierter. Damit ist auch der Bedarf an Echtzeit-Analyse-Workloads für Big und Fast Data, einschließlich IoT- und Streaming-Daten, zu einem immer zentraleren Thema geworden”, so Anne-Laure Thieullent, VP Global Big Data Solutions, Insights & Data bei Capgemini. „Die allgemeine Verfügbarkeit von Kudu ist ein großer Schritt nach vorn. Unsere Klienten sind damit in der Lage, noch wichtigere, erkenntnisorientierte Prozesse auf ihren Business-Analytics-Plattformen laufen zu lassen. Dies wird ihren Weg zur Digitalen Transformation beschleunigen.”

Weitere Verbesserungen in Cloudera 5.10

Zusätzlich zu Kudu erweitern Cloudera 5.10 (und der neu veröffentlichte Cloudera Director 2.3) weiterhin die Möglichkeiten für den Unternehmenseinsatz, etwa für Cloud-Deployments, und verbessern die Kosteneffizienz in diesen Umgebungen. Zu den Verbesserungen zählen:

  • Geringere Betriebskosten für die Batch-Verarbeitung kurzzeitiger Workloads, verbunden mit besserer Performance von Apache Hive auf Amazon S3.
  • Umfassendere Möglichkeiten für Auditing und Datenherkunft in der Cloud, mit Unterstützung von Single-Cluster für Cloudera Navigator auf Amazon S3.
  • Schnellere Einrichtung erster Use-Case und lauffähiger Deployments über verschiedene Cloud-Umgebungen

Im September 2015 hat Cloudera die Public Beta von Apache Kudu vorgestellt und das Projekt zwei Monate später an die Apache Software Foundation (ASF) übergeben, um es einer breiteren Entwicklergemeinde zugänglich zu machen. Seitdem konnten Beiträge von Entwicklern bei State Farm, Xiaomi, Intel und anderen eingesammelt werden. Jetzt ist Kudu allgemein erhältlich und wird als Standardkomponente von Cloudera Enterprise ausgeliefert. Kunden stehen damit eine ganze Reihe stabiler Storage-Engines zur Verfügung – NoSQL, HDFS, Objektspeicher und relationaler Speicher -, um die jeweiligen spezifischen Anforderungen ihrer Einsatzszenarien abzudecken.

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Experian ermöglicht unmittelbaren Zugriff auf aggregierte Daten mit Cloudera

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Für seine Geschäftszweige Credit Information Services, Decision Analytics und Business Information Services integriert Experian Cloudera Enterprise in seine Cloud-Umgebung. Mit diesem Schritt verändert das bei Informationsservices weltweit führende Unternehmen grundlegend die Art und Weise, wie es seinen Klienten Kreditinformationen zu Verbrauchern und Firmen zukommen lässt. Organisationen, die über Clouderas Plattform auf Big Data von Experian zugreifen, können wichtige Unternehmensentscheidungen innerhalb von Millisekunden treffen und erhalten dadurch einen deutlichen Wettbewerbsvorteil.

„Daten stehen im Mittelpunkt unserer Produktinnovationen und unserer Technologiestrategie. Unsere Partnerschaft mit Cloudera ermöglicht eine flexible Architektur zur Erforschung dieser Daten. Sie verbessert unsere bereits vorhandene, stabile Infrastruktur und hilft Klienten dabei, äußerst schwierige geschäftliche Probleme zu lösen”, so Barry Libenson, CIO Experian. „Für uns ist eine mandantenfähige Datenmanagement-Umgebung über alle Geschäftsbereiche essentiell wichtig. Unsere Klienten benötigen heute eine derartige Agilität und Geschwindigkeit bei der Datenanalyse.”

Mit modernen analytischen Modellen löst Experian komplexe Probleme bei der Kreditvergabe im Bereich der Kontenverwaltung. Ein Beispiel ist die Experian Analytical Sandbox: Klienten profitieren hier durch kombinierte Daten und verbesserte Technologie. Diese innovative Umgebung bietet Data-Scientists die nötige Agilität für analytische Modelle, mit denen sie spezielle finanzielle Probleme in ihren Unternehmen lösen können.

„Finanzdienstleister benötigen modernste Technologie, um den Anforderungen einer sich verändernden Demografie und Regulierungsumgebung gerecht zu werden. Das gilt insbesondere, da immer mehr Kundenbeziehungen auf digitale Kanäle abwandern”, so Alex Lintner, President of Consumer Information Services bei Experian. „Mit leistungsfähigen neuen Technologien, wie Big Data und fortschrittlichen Analysen mit Hilfe von Machine Learning, kann Experian die gesammelten Informationen erkunden. Damit helfen wir Kunden dabei, ihren Betrieb zu verbessern.”

Ein Beispiel: Ein Klient wollte die Auswirkungen von Eigenheimkrediten verstehen, die kurz vor Ablauf stehen. Mit Experians Cloudera-Lösung konnte die Datenanalyse, die ursprünglich sechs Monate benötigte, in wenigen Stunden abgeschlossen werden. Mit der Analyse konnte die Organisation entscheiden, wie sie ihr Portfolio aus Eigenheimkrediten so verwaltet, dass es den Ansprüchen des Business und der Kunden genügt.

„Experian benötigte eine schnelle, einfache und sichere Plattform, um wichtige Entscheidungen über Kredite zu beschleunigen”, so Mike Olson, Gründer und Chief Strategy Officer bei Cloudera. „Solche Entscheidungen erfordern mehr Daten und ein umfangreicheres Analyse-Werkzeugset als früher. Clouderas moderne Plattform erlaubt es Experian, Daten in Echtzeit aufzunehmen, zu bereinigen und organisieren. Im Anschluss daran lassen sich leistungsfähige Techniken anwenden, die Statistik und Machine Learning benutzen, um Märkte und Risiken besser zu verstehen.” 
 
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Experian ist das weltweit führende Unternehmen bei Informationsservices. Bei den großen Momenten im Leben – von dem Kauf einer Immobilie oder eines Autos, der Einschreibung des Nachwuchses an der Universität, bis hin zum Wachstum eines Unternehmens durch die Ansprache neuer Kunden – ermöglichen wir Konsumenten und Firmenkunden, ihre Daten vertrauensvoll zu verwalten. Wir helfen Konsumenten, die Kontrolle über ihre Finanzen zu erlangen und Finanzdienstleistungen in Anspruch zu nehmen; Geschäftskunden, intelligentere Entscheidungen zu treffen und zu wachsen; Banken, verantwortungsvoller Geld zu verleihen; Unternehmen, Identitätsdiebstahl und Straftaten zu verhindern. Unsere 17.000 Mitarbeiter in 37 Ländern glauben daran, dass die Möglichkeiten für Sie und unsere Welt größer werden. Wir investieren in neue Technologien, talentierte Mitarbeiter und Innovationen, um eine bessere Zukunft zu schaffen. Erfahren Sie mehr auf www.experianplc.com.

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