Persistent Messaging mit FTL 3.1, Übernahme von Streambase, Logdaten-Analyse mit Iris

Tibco baut Kompetenz in Big Data und Echtzeit Analytics aus

| Redakteur: Florian Karlstetter

Analysen in Echtzeit, Persistent Messaging, Logdatenauswertung - alles Themen, die Tibco Software aktuell zur Bewältigung von Big Data adressiert.
Analysen in Echtzeit, Persistent Messaging, Logdatenauswertung - alles Themen, die Tibco Software aktuell zur Bewältigung von Big Data adressiert. (© Anterovium - Fotolia.com)

Tibco Software gibt die Übernahme von Streambase bekannt und stärkt damit die Expertise für Event Processing und Echtzeit-Analysen. Dazu passend präsentiert das Softwareunternehmen die Big Data-Lösungen FTL 3.1 für Persistent Messaging sowie Iris, eine neue Computerforensik-Lösung zur Analyse von Anwendungs- und Maschinen-Logdaten.

Mit der Übernahme von Streambase Systems stärkt Tibco Software die Bereiche Event Processing und Echtzeit Analytics und baut damit weiter konsequent das schon vorhandene Big Data-Portfolio aus. StreamBase bietet Lösungen für das schnelle Verarbeiten großer Mengen von Eventdaten und deren Analyse in Echtzeit. Damit haben Kunden die Möglichkeit, Echtzeit-Applikationen für das Streaming großer Datenmengen schnell zu entwickeln, zu testen und einzusetzen.

Die Lösungen von Streambase fokussieren auf algorithmischem Handel mit kurzen Latenzzeiten sowie Echtzeit-Risikomanagement und weiteren Anwendungsfällen im Finanzsektor. Das Unternehmen befand sich bislang in Privatbesitz. Die finanziellen Details der Transaktion wurden nicht bekannt gegeben.

„StreamBase hat für eine der weltweit am stärksten von Performance abhängigen Branchen ein leistungsstarkes und einfach zu bedienendes Angebot entwickelt, um Event-Streams in Echtzeit zu überwachen, sie zu analysieren und Aktionen daraus abzuleiten”, sagte Matt Quinn, CTO bei Tibco Software. „Dieser Zusammenschluss erweitert unser Portfolio im Event Processing. Immer häufiger geht es darum, Daten schon während eines Übertragungsvorgangs zu analysieren. Die Kombination von Tibco und Streambase bietet hierfür hervorragende Möglichkeiten – und das nicht nur für Finanzdienstleister.”

Persistent Messaging mit In-Memory-Technologie

Um die Zuverlässigkeit im Persistent Messaging weiter zu steigern, unterstützt die Messaging-Plattform FTL ab sofort auch In-Memory-Verarbeitung. Damit soll die vornehmlich aus der Finanzindustrie bekannte Messaging-Middleware selbst bei extrem großen Datenmengen (Big Data) für einen optimalen Datendurchsatz sorgen.

Tibco beschreibt das wie folgt: Um die Chancen und Risiken, die in Big Data erkennbar sind, geschäftlich nutzen zu können, müssen Unternehmen größere Datenmengen und eine größere Vielfalt von Informationen in höherer Geschwindigkeit verarbeiten. Tibco FTL 3.1 macht sich die neuesten Entwicklungen auf den Gebieten Hardware und Netzwerke zunutze, um einen höheren Durchsatz bei geringerer Latenzzeit und eine größere Zahl von gleichzeitigen Verbindungen als bei herkömmlichen Messaging-Ansätzen üblich bewältigen zu können.

Tibco FTL 3.1 enthält eine neue Persistence Engine mit verteilter In-Memory-Technologie für maximale Performance. Zudem garantiert Tibco die Übertragung der Messages bei einem Durchsatz von über 850.000 Nachrichten pro Sekunde. Dieser neue, In-Memory-basierte Ansatz soll FTL auch für Anwendungsfälle außerhalb der Finanzbranche attraktiv machen.

Neue Lösung für Logdaten-Analyse

Last but not least hat Tibco mit Iris ein neues Produkt zur Logdaten-Analyse vorgestellt. Die Software wurde speziell für die Fehleranalyse in Anwendungen und für die Computerforensik entwickelt. Mit der Stand-alone-Lösung aus der LogLogic-Produktgruppe können Logdaten, sowohl von Anwendungen als auch von Maschinen aufgenommen, verarbeitet und die Ergebnisse visualisiert werden.

Zum Leistungsumfang von Tibco Iris gehören neue, dynamische Suchfunktionen, Unterstützung gängiger Datenquellen, Dateieingabe mittels Drag & Drop, eine leistungsfähige neue Sprache für das Erstellen von Abfragen sowie die Visualisierung der Ergebnisse in Echtzeit.

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