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Maximale Wertschöpfung aus Data in Motion mit Big Data aus dem Internet der Dinge

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Hortonworks DataFlow (HDF™)

Hortonworks DataFlow (HDF)

Hortonworks DataFlow (HDF) stellt die einzige End-to-End-Plattform bereit, die Daten in Echtzeit vor Ort oder in der Cloud erfasst, kuratiert, analysiert und nach ihnen handelt, und das über eine grafische Drag-and-Drop-Oberfläche. HDF ist eine integrierte Lösung für Apache Nifi/MiNifi, Apache Kafka, Apache Storm und Druid.

Die HDF-Echtzeit-Analytics-Plattform für Streaming-Daten umfasst Datenfluss-Verwaltungssysteme, Stream-Verarbeitung und Unternehmensdienste.

Powering the Future of Data
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HDF Data-In-Motion-Plattform

Drei Hauptbestandteile von Hortonworks DataFlow

Administrator

Einfache, sichere und zuverlässige Verwaltung des Datenstroms 

Erfassen und manipulieren Sie IoT-Big-Data-Flüsse sicher und effizient bei gleichzeitigem Einblick in den Betrieb sowie Kontrolle und Verwaltung in Echtzeit

Administrator

Sofortige und kontinuierliche Einblicke  

Erstellen Sie Steaming-Analytics-Anwendungen in wenigen Minuten, um vergängliche Einblicke in Echtzeit zu erfassen, ohne auch nur eine Zeile Code zu schreiben.

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Administrator

Unternehmens-Governance, Sicherheit und Betrieb 

Verwalten Sie das HDF- und HDP-Ökosystem mit umfassender Verwaltung für Bereitstellung, Überwachung und Governance.

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Integrierte, datenquellenunabhängige Erfassungsplattform

HDF verfügt über vollwertige Datenerfassungsfunktionen, die unabhängig von Streamingdaten und in über 220 Prozessoren integriert sind. Big Data aus dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) lassen sich aus dynamischen und verteilten Quellen mit verschiedenen Formaten, Schemata, Protokollen, Geschwindigkeiten und Größen und aus Arten wie beispielsweise Maschinen, Geo-Location-Geräte, Klickstreams, Dateien, Social-Feeds, Logfiles und Videos erfassen.

Weitere Infos:

  • So vereinfacht datenquellenunabhängiges Datenstrom-Management in Echtzeit die Datenverschiebung
    Video ansehen
    Mehr erfahren
    Erfahren Sie, wie HDF Log-Analytik für die Edge optimieren kann.Weiterlesen
Leistungsstarke Datenerfassung

ECHTZEIT-REAKTION AUF DATA IN MOTION

Mit HDF ist die Datenerfassung kein mühseliger Prozess mehr. Sie können Daten bei voller Fahrt mit einem grafischen Bedienfeld verwalten, um Quellen anzupassen, Streams zusammenzuführen und zu trennen und den Datenfluss zu priorisieren. Außerdem kann HDF Ihren Streams für vollständigere Analysen und Einblicke Kontextdaten hinzufügen. Die immer aktiven Datenherkunfts- und Prüfspuren sorgen für Compliance bei Sicherheit und Governance und nötiger Problembehandlung in Echtzeit. HDF ist in Apache NiFi, MiNiFi, Kafka und Storm integriert und bereit für eine umfangreiche Ereignisverarbeitung zur sofortigen Analyse und Aktion. Kafka ermöglicht unterschiedliche Datenerstellungs- und Bereitstellungsraten , während Storm Streaming-Daten-Analytics in Echtzeit liefert und sofortige Einblicke in massivem Umfang ermöglicht.

Weitere Infos:

  • So steigern Streaming-Daten, die über eine grafische Echtzeit-Benutzeroberfläche auf Basis von Apache NiFi gehandhabt werden, die operative Effektivität.
    Video ansehen
Datenflussverwaltung in Echtzeit

VON DER QUELLE ZUM ZIEL ABSOLUT SICHER 

HDF sichert End-to-End-Datenströme und -Routing von der Quelle bis zum Ziel mit diskreter Benutzerautorisierung und einer detaillierten und visuellen Echtzeit-Kontrollkette. Nutzen Sie die grafische Benutzeroberfläche von HDF, um Streaming-Daten zu verschlüsseln, an Kafka zu leiten oder Buffer und Staumanagement zu konfigurieren, damit die Daten dynamisch priorisiert werden und sicher gesendet werden können. HDF ermöglicht rollenbasierten Zugriff, mit dem Unternehmen dynamisch und sicher ausgewählte Elemente relevanter Daten teilen können. HDF kann ganz leicht Datenflussverwaltung und Streaming-Anwendungen in kerberisierter Umgebung bereitstellen, und das ohne großen betrieblichen Kostenaufwand.

Weitere Infos:

  • Sehen Sie, warum zielgerichteter Datenzugriff besser als rollenbasierter Zugriff ist
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Sicherheit auf Unternehmensniveau

ERSTELLUNG VON STREAMING-ANALYTICS-ANWENDUNGEN OHNE CODE

HDF enthält ein komplettes Streaming-Analytics-Modul, Streaming Analytics Manager (SAM), zur Erstellung von Streaming-Analytics-Anwendungen für die Ereigniskorrelation, Kontext-Anreicherung, komplexe Mustererkennung, analytische Aggregationen und Warnungen/Benachrichtigungen, wenn Erkenntnisse entdeckt werden. Durch SAM können Anwendungsentwickler, DevOps und Businessanalysten ganz einfach und in Minutenschnelle Streaming-Analytics-Anwendungen erstellen, entwickeln, analysieren, bereitstellen und verwalten und dabei kollaborieren, ohne auch nur eine Zeile Code zu schreiben. Analysten verwenden vorgefertigte Diagramme, um schnell Analysen und Dashboards zu erstellen, während DevOps die Performance der Anwendungen direkt verwalten und überwachen können.

Weitere Infos:

EFFIZIENTERE UNTERNEHMENSABLÄUFE MIT SCHEMA REGISTRY

HDF umfasst Schema Registry, einen zentralen Schema-Pool, über den Analytics-Anwendungen flexibel miteinander interagieren können. So können Benutzer Schemas für die Daten speichern, bearbeiten oder abrufen, die sie brauchen. Außerdem können Schemas so leicht an die jeweiligen Daten angefügt werden, ohne zusätzliche Kosten für mehr betriebliche Effizienz zu verursachen. Mit der Schema-Versionsverwaltung können Datenkonsumenten und Datenproduzenten sich unterschiedlich schnell entwickeln. Und durch die Schemavalidierung wird die Datenqualität erheblich verbessert. Zudem sorgt ein zentrales Schema-Register für mehr Governance für die Verwendung von Daten. Schema Registry ist in Apache Nifi und HDF Streaming Analytics Manager integriert.

Weitere Infos:

Was ist neu bei HDF?

Schnellere Echtzeit-Analysen mit Streaming Analytics Manager

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Einfache Erstellung von Analytics-Anwendungen mit grafischer Drag-and-Drop-Oberfläche mit Dropdown-Analytics-Funktionen

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Schnelle Analyse mit umfassendem grafischen Dashboard und Analytics-Engine von Druid

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Arbeiten Sie effizient mit vorgefertigten Überwachungs-Dashboards für Systemmetriken

Datenflüsse leichter mit Schema Registry verwalten

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Es ist nicht mehr nötig, jedes Datenelement zu programmieren und mit Schema zu versehen und die Betriebskosten zu senken

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Durch Schema-Versionsverwaltung können sich Datenkonsumenten und Datenproduzenten unterschiedlich schnell entwickeln

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Schema-Speicherung für jede Art von Instanz oder Datenspeicher, nicht nur Kafka

HDF-Benutzerhandbücher

Holen Sie sich HDF-Versionshinweise, Handbücher für Benutzer und Entwickler sowie Anleitungen zu den ersten Schritten.

Support

Der branchenweit beste Support für Apache NiFi, Kafka und Storm im Unternehmen. Lassen Sie sich von unserem Expertenteam auf Ihrer Reise begleiten.

Training

Praxisschulungen von den Big-Data-Experten. Die Schulungen sind persönlich und bei Bedarf verfügbar, wann immer Sie uns brauchen.