Jedox hebt In-Memory-BI auf eine neue Stufe
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Bereits seit geraumer Zeit setzt Jedox auf einen außergewöhnlichen
Ansatz der Datenverarbeitung im Arbeitsspeicher von Grafikkarten
(GPU). Jetzt aber hat der Spezialist für Self-Service Business
Intelligence-, Analytics- und Performance Management-Lösungen diese
besondere In-Memory-Methodik verfeinert: Mit den neuen Tesla-K40-GPU
erweitert Jedox massiv die Möglichkeiten der Bearbeitung von großen
Datenmengen. Diese Technologie sorgt dafür, dass Anwender
gleichzeitig Kosten senken und die Effizienz ihrer BI-Umgebung
steigern können.
Hersteller NVIDIA nennt seinen neuen Grafikprozessor den "bisher
schnellsten Beschleuniger, der jemals gebaut wurde." Er liefere eine
"sehr hohe Leistung für eine Vielzahl wissenschaftlicher,
ingenieurswissenschaftlicher, High-Performance-Computing-(HPC)- und
Enterprise-Anwendungen." Diesen Vorteil macht sich nun auch Jedox zu
Nutze.
Bis dato nutzte das Unternehmen für seinen OLAP Accelerator Tesla
K20-GPUs, welche der parallelen In-Memory-Datenverarbeitung bereits
zusätzliches Tempo verliehen. Dabei war Jedox das erste Unternehmen,
das Grafikkarten für die Beschleunigung von Berechnungen im
Geschäftsalltag einsetzte. Dafür hielten die Anwender die für die
Berechnungen relevanten Daten zusätzlich im schnellen Arbeitsspeicher
der GPU ("In-GPU-Memory"). Dieser Ansatz war darüber hinaus
skalierbar, so dass durch die Verwendung mehrerer GPUs sowohl eine
Erhöhung der Geschwindigkeit als auch des GPU-Speichers für größere
Datenmengen ermöglicht wurde.
Mehr Speicher, mehr Platz, mehr Tempo
"Die K40 GPU erhöht den nutzbaren Speicher gegenüber dem Vorgänger
K20 deutlich, und zwar von 5 auf 12 GB. Damit, und auch durch die
mögliche parallele Verwendung mehrerer Karten, lassen sich nun
deutlich größere Datenmodelle per GPU berechnen als bisher. Da auch
die Zahl der Rechenkerne von 2496 auf 2880 pro Karte erhöht wurde,
bekommen Anwender einen weiteren Geschwindigkeitsvorteil", erläutert
Tobias Lauer, Head of Research der Jedox AG.
Diese Effizienzgewinne hat Jedox bereits ausgiebig testen können:
Bei der Analyse von Wikipedia-Daten konnte der Einsatz der
GPU-Methode die Rechenzeit für aufwendigere Analysen auf einem
Standardrechner von 10 bis maximal 40 Sekunden auf ein bis zwei
Sekunden verringern. Die identischen Daten verwendet SAP als Beispiel
einer "Big Data"-Anwendung für sein Datenbanksystem HANA. Technische
Details zum Jedox-Versuch können Interessenten im Jedox-Blog lesen:
http://blog.jedox.com/.
"Der Umgang mit großen Datenmengen wird mehr und mehr zum
Alltagsthema bei Unternehmen. Mit unserer GPU-Methode zeigen wir
diesen Anwendern einen Weg auf, derlei Berechnungen schnell und
performant zu realisieren, ohne in eine kostspielige Datenbank
investieren zu müssen. In unserem Modell sind lediglich die
Jedox-Software und handelsübliche Grafikkarten vonnöten - die mehr
als kostengünstigere Variante", resümiert Jedox CEO Kristian Raue.
Über Jedox:
Die Jedox AG mit Hauptsitz in Freiburg im Breisgau gehört zu den
führenden Anbietern von Self-Service Business Intelligence-,
Analytics- und Performance Management-Lösungen. Das Leistungsspektrum
umfasst neben Software und Support auch die Imple-mentierung und
Wartung. Darüber hinaus bietet die Jedox-Akademie entsprechende
modulare Kurse und Trainings an. Seit Release 5.0 ist die Software
des Unternehmens erstmalig in einer kostenfreien Basis-Version und
einer kostenpflichtigen Premium Version verfügbar. www.jedox.com
Pressekontakt:
Kontakt Jedox AG:
Dr. Joachim Eicher, Presse@Jedox.com, Tel.+49 761 15147 -0
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Datum: 17.12.2013 - 10:00 Uhr
Sprache: Deutsch
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Freiburg
Kategorie:
Softwareindustrie
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