SAS, крупнейшая в мире частная софтверная компания, представила новый работающий в оперативной памяти пакет для бизнес-аналитики SAS Visual Analytics, пополнивший линейку продуктов SAS High-Performance Analytics. Его графический интерфейс с возможностью перетаскивания объектов мышкой открывает пользователям, не обладающим техническими познаниями, доступ к бизнес-аналитике.
Здесь не обязательно вводить запросы или скрипты строчку за строчкой, хотя при необходимости можно использовать и такой метод. Применяя SAS Visual Analytics, предприятия могут анализировать огромные объемы данных, с высокой скоростью исследовать их визуально и распространять свои выводы через Интернет или с помощью iPad. Приложение предназначено для работы на стандартных или блейд-серверах.
Visual Analytics использует собственные аналитические инструменты компании, обрабатывает данные в оперативной памяти, позволяет изучить их интуитивно понятным способом, поддерживает Hadoop и различные варианты предоставления информации. Это единственный движок для работы в оперативной памяти, предназначенный для визуализации “больших данных” в интересах бизнеса и использующий недорогое непатентованное оборудование, заявил журналу eWeek старший вице-президент SAS Джим Девис.
В основе всего — Hadoop
Для повышения отказоустойчивости SAS LASR Analytic Server, ключевой компонент SAS Visual Analytics, использует Hadoop (встроенную распределённую файловую систему) для локального хранения на сервере. Приложение LASR протестировано на миллиардах строк данных и очень хорошо масштабируется, поскольку в нём нет ограничений по числу колонок, присущих многим реляционным СУБД, сказал Девис.
Корреспондент eWeek присутствовал на демонстрации ПО SAS в реальном времени. Оператор просто выбрал из списка в левой части экрана несколько бизнес-показателей и перетащил их в рабочее поле, расположив друг над другом. Немедленно появился график, показывающий динамику показателей за отчетный период.
При том, что каждый запрос требовал миллионов или миллиардов вычислений, график с результатами появился менее чем через две секунды.
“Скорость обработки в оперативной памяти дает огромные преимущества. Организации могут изучать колоссальные объемы данных и получать ответы на важнейшие запросы почти в реальном времени, — сказал вице-президент IDC по программе изучения бизнес-аналитики Ден Вессет. — SAS Visual Analytics дает двойной выигрыш: скорость аналитики в оперативной памяти и самообслуживание устраняют традиционную необходимость ожидания, пока ИТ-подразделение сгенерирует отчеты. Сегодня решения компаний должны основываться на выводах из тщательно отобранных данных, и приниматься они должны практически мгновенно”.
Самообслуживание как важнейшее качество
Возможность самообслуживания, заложенная в SAS Visual Analytics, позволяет бизнес-пользователям обходиться собственными силами, не обращаясь к специалистам по работе с данными и другим представителям ИТ при составлении рутинных запросов. В результате ИТ-подразделения могут заниматься более сложными проектами.
SAS Visual Analytics включает такие приложения, как Hub для запуска различных элементов пакета; Mobile для просмотра отчетов, подключения к серверам и загрузки информации на ходу; Explorer для обнаружения и визуализации данных, их изучения и анализа; Designer для создания стандартных и адаптированных отчетов и приборных досок. Администраторы для управления пользователями, безопасностью и данными используют Environment Administration.
Серверные компоненты работают под управлением Red Hat или SUSE Linux. В магазине iTunes App Store имеется ПО мобильного клиента для iPad. Поддержка других мобильных устройств появится в будущем, сообщил Девис.
Эталонные конфигурации SAS LASR Analytic Server начинаются от восьми серверов-“лезвий” с 96 процессорными ядрами, 768 Гб ОЗУ и 4,8 Тб дискового пространства, сообщил eWeek генеральный директор Джим Гуднайт. Верхний предел для наращивания конфигурации — 96 “лезвий” с 1152 ядрами, объём ОЗУ 9,2 Тб и 57,6 Тб дискового пространства.
“Этот работающий в оперативной памяти аналитический движок пополнит портфель наших программных продуктов и позволит применить 35-летний опыт SAS в области инноваций для анализа больших данных”, — сказал Гуднайт.
