Auch wenn sich der Aufbau von Haven zunächst kompliziert anhört, soll die Lösung den Umgang mit Big Data vereinfachen und beschleunigen. Die Umgebung soll schnell einsetzbar sein und bietet für die Anbindung verschiedener Datenquellen mehr als 700 Connectoren. Außerdem haben Unternehmen die Möglichkeit, die Daten auch zu skalieren und jederzeit weitere Datenquellen oder Apps zur Verarbeitung der Daten einzubinden. Wer eine eigene Cloud betreiben will, erhält von HP auch die optimale Hardware für die Verwendung von Helios und Haven OnDemand.

Massively Parallel Processing in der Cloud

Mit der spaltenorientierten Vertica-Datenbankstruktur und deren Optimierung für Massively Parallel Processing (MPP) soll sich die Datenzugriffsgeschwindigkeit um das bis zu Fünffache erhöhen. Vertica kann Daten aus Hadoop schnell verarbeiten und analysieren. Dazu können Entwickler auch SQL-Abfragen nutzen.

Die Basis dieser Big-Data-Lösung sind VMs die wiederum in der Cloud-Lösung Helion laufen. Die VM mit der Bezeichnung „Distributed R“ baut wiederum auf der Open-Source-Sprache R auf. Auch für diese gibt es eine große Community. Die Abrechnung der Lösung erfolgt über die Anzahl der R-Knoten, die im Einsatz sind.

Die Haven-Big-Data-Plattform erlaubt den Betrieb im Unternehmen oder in der Cloud. Vertica kann als On-demand-Dienst gebucht werden und bietet auf diesem Weg SQL-Leistungsmerkmale und Funktionen wie Sentimentanalyse, vorausschauende Analysen und räumliche Analysen. Auch Mustererkennungen unter Berücksichtigung verschiedener Ereignisse und Zeitserien lassen sich berücksichtigen, das gilt auch für die Gesichtserkennung.

Haven Enterprise oder Haven OnDemand mit Hadoop verwenden

Die Haven-Lösung kann Daten aus Hadoop verarbeiten, mit HP Autonomys Intelligent Data Operating Layer (IDOL) automatisiert analysieren und in HP Vertica speichern. IDOL kann auch Kontextsuchen und Sentimentanalysen durchführen. Auch eine Gesichtserkennung ist möglich, was die Zusammenarbeit mit sozialen Netzwerken optimiert.

Ein wichtiger Bestandteil der Big-Data-Lösung ist die Sicherheits-Infrastruktur. HP ArcSight ist daher ebenfalls ein tragendes Elements in Haven. ArcSight arbeitet eng mit Autonomy IDOL zusammen. Die Kernprodukte in Haven OnDemand sind Vertica OnDemand und IDOL OnDemand. Vorteil dabei ist die schnelle Integration der Umgebung.

Die Virtualisierung der cloudbasierten Server erfolgt über Helios. Laut HP soll die ganze Umgebung in knapp einer halben Stunde zur Verfügung stehen. Verarbeitet werden die Daten also mit Vertica OnDemand und IDOL OnDemand, die VMs der Cloud-Lösung basieren auf Helios.

Bedrohungen frühzeitig erkennen

Die SIEM-Software (Security Information and Event Management) HP ArcSight ESM analysiert sicherheitsrelevante Vorfälle und nutzt dazu ebenfalls Big Data. Das soll dabei helfen, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. Außerdem kann ArcSight Logger zahlreiche Quellen für Protokolldateien anbinden und diese analysieren. Auf Basis der protokollierten Informationen und Fehler kann ArcSight so recht schnell analysieren, ob und wo es Probleme im Netzwerk gibt. Auch hier lässt sich HP Haven anbinden.

HP hat Haven auch in das IT Operations Management eingebunden. Damit können Unternehmen Analytics-Ergebnisse dazu nutzen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren oder Ausfälle von Netzwerken zu vermeiden. HP Application Defender nutzt ebenfalls die Analytics-Funktionen von HP Haven, um Angriffe zu entdecken und möglichst zu verhindern.

HP Intelligent Retention and Content Management hilft bei der Verwaltung und Speicherung von Daten. Auch diese Lösung nutzt HP Haven. Die Lösung vereint Storage-Hardware (HP StoreAll) und Software-Lösungen wie HP ControlPoint und HP Records Manager. Das soll dabei helfen, dass die Daten und deren Verwendung immer im Blick der Administratoren sind.

Fazit

HP Haven OnDemand besteht im Grunde genommen vor allem aus Vertica und IDOL, gebündelt auf VMs auf Helios-Basis. Durch den webbasierten Zugriff, die zahlreichen APIS und der großen Community können Unternehmen recht schnell eine sehr effiziente Big-Data-Lösung aufbauen, die auf viele Datenquellen zugreifen kann und die wiederum von zahlreichen Anwendungen genutzt wird. Hier besteht die Möglichkeit, auf Anwendungen von Drittanbietern zuzugreifen oder eigene Anwendungen oder Abfragen zu entwickeln, welche die APIs nutzen. Wer die Lösung nicht in der Public Cloud betreiben will, kann auch eine Private Cloud betreiben. Auch Mischformen sind denkbar.

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