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Vijay Raja (Cloudera), la sfida in ambito IoT è sulla qualità dei dati

Nel 1998 inizia la sua esperienza nel mondo IT in Mondadori e partecipa alla nascita di Web Marketing Tools di cui coordina la redazione. Redattore esperto di software per PC Magazine, e caporedattore di ComputerIdea, segue da circa 20 anni l'evoluzione del mondo hardware, software e dei servizi IT in un confronto continuo con le aziende leader del settore

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MWC 2017 VIDEO – Vijay Raja (Cloudera) sottolinea i problemi nella gestione della qualità e della quantità dei dati nell’era IoT. I benefici e le potenzialità nell’ambito della manutenzione predittiva dei sistemi critici

Dati strutturati e dati destrutturati, tanti, e le criticità non mancano: devono essere consumati in velocità, valorizzati e  – nella quantità – tanti di questi sono “rumorosi”, dovrebbero arrivare ai data center già puliti, ma al momento non è così.

Per esempio, un’auto interconnessa genera 25 Gbyte di dati per ogni secondo, basta una semplice moltiplicazione per i minuti in cui sta in circolazione in una giornata e per il numero delle auto che sono sulle strade per comprendere come forse il problema della generazione dei dati è in parte sottovalutato.

Ne parliamo con Vijay Raja, Solutions Marketing Manager di Cloudera, in occasione di MWC 2017. Gestire, processare i dati è il compito di Cloudera in questo scenario anche con alcuni casi interessanti e anche in ambito Emea, per esempio per quanto riguarda la manutenzione delle turbine, e nell’analisi dei dati sulle connected car generati da 12 milioni di di miglia di strada percorsi.

Miglioramenti Apache Spark sfruttando Intel MKL
Miglioramenti Apache Spark sfruttando Intel MKL

Cloudera di recente si è focalizzata inoltre sull’apprendimento automatico e di recente ha firmato un accordo con Intel sull’apprendimento automatico con Apache Spark e l’integrazione con Intel Math Kernel library.

La combinazione di Apache e Intel favorisce in questi termini i processi di apprendimento automatico proprio sui grandi insiemi di dati, con l’intento di ottenere risultati migliori, proprio nella gestione dei big data. In pratica l’architettura CPU di Intel con Intel MKL e Spark favorisce l’acesso a una maggiore quantità di dati  ma soprattutto una maggiore precisione nelle attività di manutenzione predittiva, proprio uno dei focus della presentazione di Raja.

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