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Massiv parallele Datenbank skaliert linear auf CPU- und GPU-Multiprozessorarchitekturen ParStream liefert Big-Data-Analyse per Cluster oder Cloud

| Redakteur: M.A. Dirk Srocke

Mit ParStream bietet der gleichnamige Hersteller eine massiv parallele Datenbanklösung für Multiprozessorarchitekturen mit CPUs oder GPUs an. Das Produkt soll große Datenmengen (Big Data) bis zu 1.000 mal schneller bearbeiten als bisherige Lösungen. Ermöglicht wird das durch das neuartige Indizierungsverfahren „Highly Parallel Compressed Index“.

Kunden können ParStream auf eigener Hardware betreiben oder aus der Cloud beziehen.
Kunden können ParStream auf eigener Hardware betreiben oder aus der Cloud beziehen.
( Archiv: Vogel Business Media )

Das aktuelle ParStream-System bietet eine massiv parallele Datenbank, die große Datenmengen deutlich schneller analysieren soll als vergleichbare Produkte. Der Hersteller spricht Datenmengen im Petabyte-Bereich und einer Beschleunigung bis zum Faktor 1.000.

Dabei skaliert die Lösung linear und kann auf verschiedene Multiprozessorarchitekturen zugreifen - von klassischen CPUs bis zu Grafikprozessoren (GPU). Herz von ParStream ist ein vom Anbieter entwickeltes Indizierungsverfahren. Durch den von ParStream zum Patent angemeldeten „Highly Parallel Compressed Index“ können Anwender auch komprimiert abgelegte Daten verarbeiten. Informationen könnten zudem schon beim Import durchsucht werden.

Als Anwendungen nennt ParStream die Netzüberwachung bei Telekommunikationsunternehmen, Webanalysen für E-Commerce oder die Steuerung intelligenter Stromnetze. Zudem könne das System helfen, Kreditkartenbetrügereien aufzudecken. Wissenschaftler sollen die Datenbankarchitektur beispielsweise für Gen- und Klimaforschung nutzen.

ParStream ist als Clustered-Server-Installation oder als Cloud-Lösung verfügbar. Der Preis einer ParStream-Lizenz ist unabhängig von genutzten Servern sowie Rechenkernen. Abgerechnet wird nach dem Datenvolumen, welches in der Datenbank gespeichert, indiziert, verarbeitet, durchsucht und analysiert wird.

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