BD-Compact

BD-Compact è un progetto di Ricerca e Sviluppo finalizzato alla realizzazione di una “virtual appliance IT cost effective” in grado di raccogliere, archiviare e convertire i dati in maniera più rapida ed efficiente rispetto alle classiche architetture infrastrutturali per applicazioni Big Data oggi in uso, abbattendo in tal modo i costi relativi all’infrastruttura e alla manutenzione, senza rinunciare alle prestazioni e alla scalabilità.

Partendo da un’analisi sulle principali applicazioni Big Data è emerso, infatti, che i sistemi ad oggi implementati per il loro funzionamento necessitano di un numero elevato di server ed un’ampia disponibilità di spazio storage distribuito sui vari nodi computazionali. Questo scenario comporta alti costi infrastrutturali in termini di hardware e footprint, nonché gestionali in quanto la manutenzione delle molteplici tecnologie tipicamente utilizzate necessita di personale fortemente specializzato.

Per questi motivi le infrastrutture Big Data non sono facilmente accessibili, soprattutto per le piccole e medie imprese, che tuttavia potrebbero beneficiare di tali tecnologie per sviluppare analisi finalizzate alla definizione delle loro strategie commerciali ed operative e al guadagno di vantaggio competitivo dal paradigma noto come “data driven economy”. DB-Compact, infatti, si basa sull’approccio Business Data Lake, che permette alle organizzazioni di conservare dati strutturati e non per uso interno, applicando i principi di corporate governance solo agli elementi necessari.

L’applicazione BD-Compact è la risposta a queste problematiche in quanto, grazie all’adozione di tecnologie iperconvergenti molto evolute, premette di:

  • ridurre al minimo i nodi computazionali;
  • ridurre sensibilmente il footprint necessario ad ospitare tali nodi;
  • semplificare la gestione e, di conseguenza, abbattere i costi del personale;
  • minimizzare i tempi di deploy e il ROI sulle infrastrutture Big Data.

BD-Compact permette di elaborare in sicurezza importanti volumi di dati, anche in scenari in cui i dataset non sono strutturati, garantendo un’analisi e una gestione delle informazioni veloce ed efficiente.

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