Big Data in Echtzeit analysieren

ParStream ermöglicht die Verwendung von der hohen Parallelität aktueller Multiprozessor-Architekturen von Standard-CPUs bis hin zu NVIDIA-Tesla-GPUs. Implementiert wurde auch ein neuartiges Indizierungsverfahren namens »Highly Parallel Compressed Index«. Die Lösung kann Daten simultan zum Import durchsuchen und liefert damit Suchergebnisse nahezu in Echtzeit, auch bei sehr großen Datenmengen von mehreren Petabytes. Entwickelt wurde ParStream von dem gleichnamigen Startup-Unternehmen in Köln.

Jörg Bienert, Gründer und Geschäftsführer von ParStream, sieht einen steigenden Bedarf nach Analyselösungen: »Das Datenaufkommen steigt in den meisten Unternehmen rasant an. Klassische Datenbanksysteme sind dieser Herausforderung nicht gewachsen. In den vergangenen Jahrzehnten gab es relativ wenige Innovationen im Bereich der algorhitmischen Verfahren zur Indizierung großer Datenmengen.«

Anwendungsszenarien für ParStream gibt es bei allen Unternehmen, in denen Big Data Analysis eine Herausforderung ist. Beispiele hierfür sind die Netzüberwachung in der Telekommunikationsindustrie, Webanalysen im E-Commerce, die Steuerung von intelligenten Stromnetzen oder die Aufdeckung von Kreditkartenbetrug in der Finanzwirtschaft.

»Wir haben sehr viele Kunden aus wissenschaftlichen Bereichen oder auch der Finanz- und Telekommunikationsbranche, wo die Analyse sehr großer Datenmengen in kürzester Zeit einen kritischen Erfolgsfaktor darstellt«, ergänzt Dr. Oliver Tennert, Director Technology Management und HPC Solutions bei transtec. »Wir als Spezialisten für High Performance Computing können diesen Kunden nun mit ParStream als Datenbanksystem und auf Basis unserer leistungsfähigen Hardware-Komponenten eine Gesamtlösung anbieten, die auf diese Herausforderung hin bestmöglich optimiert ist.«