IBM InfoSphere Streams: Echtzeit-Analysen für Big Data ohne Umwege

[IBM Deutschland - 25.09.2013] IBM InfoSphere Streams: Echtzeit-Analysen für Big Data ohne Umwege
Direkte In-Memory-Auswertung beliebiger Daten Keine Zwischenspeicherung notwendigEhningen - 25 Sep 2013. IBM InfoSphere Streams steht für eine neue Generation von In-Memory-Verarbeitung beliebiger Datenformate mit Stream-Computing: Die IBM Software erlaubt die Auswertung riesiger Datenmengen, ohne sie zwischenspeichern zu müssen. Damit wird eine kontinuierliche Daten-Analyse in Echtzeit mit geringen Latenzzeiten bis in den Mikrosekundenbereich immer und jederzeit möglich. Ein weiteres Plus: InfoSphere Streams-Anwendungen erreichen bereits auf Single-Node-Systemen einen hohen Datendurchsatz und können bei Bedarf im Cluster beliebig skaliert werden. Die Software läuft damit überall da zur Höchstform auf, wo der Einsatz und die Analyse intelligenter Sensor- oder Kommunikationsnetzwerke notwendig werden.
IBM InfoSphere Streams ist prädestiniert für Aufgaben, in denen große Datenmengen verschiedenster Quellen erfasst und innerhalb kürzester Zeit verarbeitet werden müssen. Klassische Anwender dieser Technologie sind daher vor allem Unternehmen aus dem Energiesektor, der Finanzbranche und der Telekommunikationsindustrie sowie staatliche Institutionen, die sich mit Netzwerksicherheit oder Verkehrssteuerung beschäftigen. Aber auch im Kontext von Industrie 4.0 und Themen wie RFID oder der Vernetzung von Fahrzeugen finden sich im industriellen Umfeld ebenfalls neue Anwendungsbereiche. Schon heute hilft InfoSphere Streams gezielt bei Projekten zur intelligenten Verkehrssteuerung sowie dabei, Telefon- und Energienetze intelligenter zu machen.
Aktuell arbeitet beispielsweise die Stadtverwaltung von Dublin bei der Verkehrsüberwachung und -steuerung mit InfoSphere Streams. Unter anderem werden die GPS-Daten von 600 Bussen auf ihren 150 verschieden Routen permanent in Echtzeit ausgewertet, um jederzeit exakte Informationen zum aktuellen Fahrplan bereitzustellen.
Zwei der größten indischen Mobilfunkanbieter mit jeweils über 100 Millionen Kunden setzen IBM Infosphere Streams zur Echtzeitverarbeitung von täglich mehreren Milliarden Verbindungsdatensätzen ein. Dabei kommen Telco-Erweiterungen zum Einsatz, die im deutschen IBM Forschungs- und Entwicklungszentrum speziell für Anwendungen von IBM InfoSphere Streams im Telekommunikationsbereich entwickelt worden sind. Mit der Echtzeitverarbeitung und -analyse der Daten ohne vorherige Zwischenspeicherung reduziert sich nicht nur die Verarbeitungszeit von mehreren Stunden auf Minuten oder Sekunden. Es eröffnen sich auch neue Möglichkeiten, die vorhandenen Daten für neue Mehrwertdienste und Angebote zu nutzen oder die Qualitätsüberwachung zu verbessern. So können beispielsweise Verbindungsabbrüche sofort erkannt und den betroffenen Kunden automatisch Freiminuten oder -SMS als Entschädigung angeboten werden, was erheblich zur Kundenbindung beiträgt.
Die Software ermöglicht die Filterung und Analyse kontinuierlicher Echtzeitdatenströme, etwa Netzwerknachrichten, Videos, Audio, Feeds, Sensordaten oder GPS Daten. Die Analysen können beliebig komplex sein - von Filtern, Aggregation und Korrelation mehrerer Datenquellen, Echtzeit-Scoring bis hin zu Text-, Audio- und Videoanalysen. Die Laufzeitumgebung erlaubt eine Skalierung und Parallelisierung der Anwendungen von kleinen Single-Node Konfigurationen bis zu Clustern mit mehreren hundert Servern.
Darüber hinaus bietet InfoSphere Streams eine Vielzahl fertiger Operatoren, Adapter und offener Schnittstellen (Files, IP Protokolle, Datenbanken, Hadoop, Message-Queues,...) sowie eine Reihe spezifischer Toolkits (Internet, Finance, Mining, Geospatial etc.) die eine einfache Integration in bestehende IT-Landschaften erlauben.
Weitere Pluspunkte: Die Software benötigt keine Speicherkapazitäten und nur sehr wenig Rechenleistung. InfoSphere Streams ist in der Lage, Millionen von Events pro Sekunde mit Latenzzeiten im Mikrosekundenbereich zu verarbeiten. Dennoch sind dank der einfachen und intuitiven grafischen Entwicklungsoberfläche keine besonderen IT-Kenntnisse erforderlich, ein echtes Highlight auch angesichts des bestehenden Fachkräftemangels im Bereich Big Data. Hinzu kommen Vorteile wie eine schnelle Adaption und ein geringer Entwicklungsaufwand. So konnte bei der konkreten Anwendungsportierung von einem CEP-System auf InfoSphere Streams der Entwicklungsaufwand um 45 Prozent bei gleichzeitig besserer Performance und Skalierbarkeit gesenkt werden.

Über IBM: Mehr Informationen finden Sie unter http://www.ibm.com/de

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