Nuevo dispositivo de Teradata y SAS para análisis in memory 

El nuevo dispositivo Teradata Appliance para SAS modelo 750 está diseñado para ampliar los analíticos in memory, en sustitución del modelo 720. Desarrollado conjuntamente por SAS y Teradata, el dispositivo es un complemento de la familia de plataformas del fabricante para análisis de cargas de trabajo directamente in memory, sin tener que mover o duplicar los datos, lo que mejora considerablemente el rendimiento y el gobierno de la información.

Esto quiere decir que las decisiones basadas en datos pueden tomarse en segundos y minutos, versus horas y días, según explicó el fabricante. La aplicación permite a los usuarios explorar recursos de all data en mayor detalle, construir complejos modelos de datos y entregar aportes estratégicos de manera oportuna a dispositivos móviles o tableros.

Utilizando la aplicación, se puede ejecutar SAS High-Performance Analytics Products, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics y SAS IMSTAT en un mismo sistema; esto simplifican la infraestructura, reduce costos y mejora el desempeño. El dispositivo se conecta directamente al hardware Teradata de interconexión Mellanox InfiniBand para permitir el acceso de datos de alta velocidad y el procesamiento de analíticos complejos.

El nuevo equipo cuenta con chips Intel para un procesamiento más rápido, expansión de memoria para administrar un mayor volumen de datos y la habilidad de analizar datos desde Hadoop. Esto garantiza la operación continua y la consistencia de datos, lo que permite volver a usar los datos  tan pronto como sea necesario para apoyar una amplia variedad de nuevos análisis.

“Teradata Appliance for SAS es ideal para clientes que quieren aprovechar los analíticos in memory de SAS con el data warehouse y las plataformas Hadoop dentro de Teradata Unified Data Architecture (UDA). La moderna arquitectura UDA entrega mejores y más rápidos datos de valor  de negocios, logrando la optimización del negocio en general. Es una solución integrada, diseñada para comprimir los ciclos de modelado analítico y la visualización de semanas a minutos, así como para incrementar la productividad de los recursos”, explicó Elishia Rousos, SAS Senior Alliance Manager.