GridGain® Professional Edition 2.7 führt TensorFlow-Integration sowie Transparent Data Encryption im Ruhezustand ein und steigert Usability
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Durch native TensorFlow Integration ermöglicht GridGain nahtloses Deep Learning
(Bildquelle: GridGain)(firmenpresse) - Foster City Kalifornien/München - 13. Dezember 2018 - GridGain Systems, Anbieter von In-Memory-Computing-Lösungen auf Basis von Apache® Ignite?, kündigt heute die Verfügbarkeit seiner GridGain Professional Edition 2.7 an. GridGain Professional Edition 2.7 unterstützt Apache Ignite 2.7 und beinhaltet eine TensorFlow? Integration für ein verbessertes Training von Deep-Learning-Modellen. Zudem bietet die neue 2.7 Version eine optimierte Usability, inklusive erweitertem Support für Thin Clients. Die Sicherheit wird durch Transparent Data Encryption im Ruhezustand verbessert. Zusammen vereinfachen diese neuen Features die Nutzung der GridGain In-Memory-Computing-Plattform für zahlreiche Anwendungsszenarien, wie beispielsweise das Erreichen der hohen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, die für die Implementierung eines Continuous Learning Modells für die digitale Transformation nötig sind.
TensorFlow Integration für leistungsstarkes Training von Deep-Learning-Modelle
TensorFlow, ein beliebtes Open-Source Deep-Learning-Framework, ist eine Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen. Seine flexible Architektur ermöglicht eine einfache Bereitstellung der Berechnung auf einer Vielzahl von Geräten und Plattformen (CPUs, GPUs, TPUs).
Die Integration von TensorFlow ermöglicht es GridGain-Anwendern, die mit GridGain gespeicherten Daten einfach mit TensorFlow zu verwenden. Als speicherinterne Datenquelle für TensorFlow können GridGain-Anwender das TensorFlow Deep-Learning-Framework für das Training von Deep-Learning-Modellen in Echtzeit nutzen, ohne dass ein eigener Datenspeicher für TensorFlow erforderlich ist.
GridGain Professional Edition 2.7 enthält zudem neue Preprocessing-APIs und zusätzliche Machine-Learning-Algorithmen. Die Algorithmen erleichtern es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit von GridGain In-Memory-Computing-Funktionen auf mehr Machine-Learning-Anwendungsfälle wie Erkennung von Kreditkartenbetrug, Hypothekengenehmigungen oder E-Commerce-Produktempfehlungen anzuwenden.
Erweiterter Support von Programmiersprachen
GridGain Professional Edition 2.7 bietet ab sofort erweiterten Support für Thin Clients und unterstützt mehr Programmiersprachen, darunter Python, Node.JS, PHP, C++, .NET und Java. Der Support dieser Thin Clients erleichtert die Programmierung, da Anwender ihre bevorzugte Sprache verwenden können.
Transparent Data Encryption im Ruhezustand
GridGain Professional Edition 2.7 verfügt auch im Ruhezustand eine transparente Datenverschlüsselung. Die Verschlüsselung wird auf alle im GridGain Persistent Store gespeicherten Daten angewendet. Selbst wenn ein Cyberkrimineller in ein GridGain-Cluster eindringen würde, könnte er die Daten nicht im Klartext sehen.
"Unsere neueste Version der GridGain Professional Edition macht es deutlich einfacher Deep Learning mit TensorFlow zu nutzen", sagt Terry Erisman, Vice President of Marketing bei GridGain Systems. "Außerdem ist GridGain ab sofort noch einfacher zu implementieren und zu sichern, so dass alle Anwender In-Memory-Computing mit der hohen Leistung und massiven Skalierbarkeit nutzen können, die sie für ihre Initiativen zur digitalen Transformation oder Omnichannel-Kundenansprache benötigen."Weitere Infos zu dieser Pressemeldung:
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Über GridGain® Systems
GridGain Systems revolutioniert den Echtzeit-Datenzugriff und die Datenverarbeitung, indem es eine In-Memory-Computing-Plattform auf Basis von Apache® Ignite? anbietet. GridGain-Lösungen werden von globalen Unternehmen in den Bereichen Finanzen, Software, E-Commerce, Einzelhandel, Online-Business-Services, Gesundheitswesen, Telekommunikation und anderen wichtigen Branchen eingesetzt. Dazu gehören Kunden wie Barclays, ING, Sberbank, Finastra, IHS Markit, Workday und Huawei. GridGain bietet eine bislang nie dagewesene Geschwindigkeit und massive Skalierbarkeit für Legacy- und Greenfield-Anwendungen. Die auf einem verteilten Cluster von Commodity-Servern installierte GridGain-Software kann sich zwischen den Anwendungs- und Datenschichten (RDBMS, NoSQL und Apache® Hadoop®) implementiert werden und erfordert kein Rip-and-Replace der vorhandenen Datenbanken. Zudem kann sie als transaktionale In-Memory SQL-Datenbank eingesetzt werden. GridGain ist die umfassendste In-Memory-Computing-Plattform für hochvolumige ACID-Transaktionen, Echtzeitanalysen, Web-Scale-Anwendungen, kontinuierliches Lernen und HTAP. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.gridgain.com
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Datum: 13.12.2018 - 17:00 Uhr
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