Cloud-Lösung für High-Performance Hadoop ETL: Syncsort liefert die erste Datenintegration als Serv

Cloud-Lösung für High-Performance Hadoop ETL: Syncsort liefert die erste Datenintegration als Service-Plattform für Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)

ID: 984180

Ab sofort steht Syncsort Ironcluster kostenlos zum Testüber die Amazon Webseite zur Verfügung



(PresseBox) - 20.11.2013 - Syncsort, globaler Softwareanbieter hochleistungsfähiger Integrationslösungen für Big Data Umgebungen, stellt seine neue Lösung Syncsort Ironcluster (vormals DMX-h) Hadoop ETL vor. Damit liefert Syncsort die erste Datenintegrationsplattform für Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR). Das neue Angebot von Syncsort über Amazon Web Services (AWS) läuft auf Amazon EMR und bietet flexiblen Hadoop ETL als Service. Damit kombiniert Syncsort hohe Geschwindigkeit, praktisch unbegrenzte Skalierbarkeit und hohe Anwenderfreundlichkeit.
"Wir freuen uns sehr, mit Syncsort zusammenzuarbeiten, um die erste ETL-Lösung auf dem AWS Marketplace anzubieten, die nun die Skalierbarkeit von Amazon EMR mit der leistungsstarken Hadoop ETL-Lösung von Syncsort kombiniert", so Terry Hanold, Vice President, Cloud Commerce von Amazon Web Services. "Die Kombination dieser beiden Komponenten ermöglicht es Kunden, große Datenmengen schnell und kostengünstig über die Cloud zu verarbeiten."
Um Kunden bei einem schnellen Start ihrer Big Data Projekte zu unterstützen, ist Ironcluster nun mit nur einem Mausklick über den AWS Marketplace erhältlich. Die Lösung kann mithilfe der Amazon EMR an bis zu 10 Knoten genutzt werden, ohne zusätzliche Kosten. Dabei können die Kunden von der Cloud-basierten Preisliste profitieren und müssen für zusätzlich benötigte Knoten nur einen geringen Stundensatz bezahlen.
Ironcluster erleichtert es Kunden, ihre teuren und ineffizienten Datenverarbeitungs-Prozesse aus den Rechenzentren für Altdaten sowie aus ihren Mainframe Systemen auf Amazon EMR zu übertragen. Kunden werden außerdem in der Lage sein, selbst bei rechenintensiven Datenverarbeitungs-Prozessen nahtlos zwischen Ironcluster auf Amazon EMR und dem Ironcluster, das auf ihrem Datencenter auf Hadoop läuft, zu wechseln.
"Wir freuen uns wirklich sehr, mit dem Amazon Web Services zusammenzuarbeiten und unsere führende Hadoop Lösung über deren außergewöhnliche Cloud-Plattform anzubieten", so Lonne Jaffe, CEO von Syncsort. "Ironcluster auf Amazon EMR ist eine sehr einfache, kostengünstige und sichere Möglichkeit für Unternehmen mit leistungsstarken Big Data Prozessen in der Cloud zu starten.


Die über AWS erhältliche Syncsort Lösung setzt die volle Leistungsfähigkeit von Amazon EMR frei durch:
Smarter Productivity - Entwickler können dank Amazon EMR sofort starten und binnen kürzester Zeit voll produktiv sein. Eine Sammlung mit Beispielen zur Beschleunigung von Anwendungsfällen macht es einfach, allgemeine Aufgaben zu implementieren, einschließlich den Amazon EMR Jobs sowie Verknüpfungen, Change Data Capture (CDC), Web Log Aggregationen und Mainframe-Datenzugang.
Smarter Connectivity - Umfassende Verbindungen zu jeder Datenquelle. Ermöglicht den virtuellen Anschluss unternehmensweiter Datenquellen an Hadoop mit nur einem Tool, einschließlich RDBMS, Mainframe, HDFS, Amazon Redshift, salesforce.com und Amazon S3.
Smarter Development OHNE Coding - Entwickler können MapReduce Jobs designen und dank einer vorlagebasierten grafischen Benutzeroberfläche komplexe Datenflüsse erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Einmal erstellte Designs können immer wieder verwendet werden.
Smarter Architecture - Syncsorts Hadoop ETL für Amazon EMR hinterlässt einen sehr geringen "Fußabdruck" und weist keine Abhängigkeiten zu Drittsystemen wie RDBMS, Kompilierern oder Applikationsservern auf.
Smarter Economics - IT-Unternehmen können Ergebnisse in kürzerer Zeit und zu einem Bruchteil der Kosten anderer Lösungen erzielen - inklusive der Möglichkeit, die kostengünstige Syncsort Hadoop ETL für Amazon EMR in einer Cloud-basierten Umgebung zu nutzen.
Eine kostenlose Testversion der Syncsort Ironcluster Hadoop ETL für Amazon EMR finden Sie auf dem AWS Marketplace. Hier erfahren Sie mehr über Syncsort Ironcluster Hadoop ETL.
Forward-looking statements
This announcement contains forward-looking statements within the meaning of Section 27A of the Securities Act of 1933 and Section 21E of the Securities Exchange Act of 1934. Actual results may differ significantly from management's expectations. These forward-looking statements involve risks and uncertainties that include, among others, risks related to competition, management of growth, new products, services and technologies, potential fluctuations in operating results, international expansion, outcomes of legal proceedings and claims, fulfillment and data center optimization, seasonality, commercial agreements, acquisitions and strategic transactions, foreign exchange rates, system interruption, inventory, government regulation and taxation, payments and fraud. More information about factors that potentially could affect Amazon.com's financial results is included in Amazon.com's filings with the Securities and Exchange Commission, including its most recent Annual Report on Form 10-K and subsequent filings.

Syncsort bietet datenintensiven Organisationen über das gesamte [url=http://www.syncsort.com/en/Data-Integration/Resource-Center/A-Practical-Guide-to-Big-Data-Readiness?utm_source=linkedin&utm_medium=linkedin-post&utm_campaign=Social-LinkedIn-Post-Guide-to-Big-Data-Readiness]Big Data Kontinuum[/url] einen intelligenten Weg zur Erfassung und Verwaltung ständig wachsender Datenvolumen. Mit Tausenden von Installationen auf allen wichtigen Plattformen, einschließlich Mainframe, hilft Syncsort-Kunden weltweit, die architektonischen Grenzen der heutigen Datenintegration sowie der Hadoop-Umgebungen zu überwinden und damit ihre Organisationen zu stärken, um dadurch in kürzerer Zeit, mit weniger Ressourcen sowie geringeren Gesamtbetriebskosten bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Weitere Informationen finden Sie unter: [url=http://www.syncsort.com]http://www.syncsort.com[/url].
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Datum: 20.11.2013 - 09:43 Uhr
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