Программа семинаров Форума "Big Data 2012"


Программа семинаров:

  • 9:00 – 10:00. Технический семинар компании IBM: Практическое применение продукта IBM InfoSphere Streams для анализа потоковых данных в реальном времени. Александр Тимчур, консультант направления Netezza и Big Data; Андрей Выходцев, специалист по решениям Netezza/Information Management, IBM. Участникам семинара будет продемонстрировано решение IBM InfoSphere Streams, предназначенное для потоковой обработки данных и предложены конкретные примеры его применения на практике.
  • 15:20 – 16:20. Технический семинар компании EMC: Решения EMC для хранения и анализа Больших Данных, Демонстрация возможностей EMC Greenplum и EMC Isilon, Евгений Красиков, консультант по технологиям, EMC Isilon; Денис Серов, руководитель направления технического консультирования, ведущий эксперт по технологиям, EMC. Семинар посвящен семейству решений EMC Greenplum, предназначенному для анализа больших объемов данных, и файловому хранилищу EMC Isilon, в котором реализован принципиально новый подход к хранению таких данных.
  • 16:20 – 17:20. Технический семинар компании Hewlett-Packard: Аппаратные решения для обработки Больших Данных в большой памяти. HP VMA. Кирилл Вахрамеев, специалист по продвижению серверных решений для критически важных приложений, HP Россия. Компания HP предлагает универсальное решение для высокопроизводительной обработки Больших Данных в Большой Памяти, практически не зависящее от используемых СУБД и набора необходимых Заказчику приложений. На семинаре будут рассмотрены общие подходы к построению такого решения, способы обеспечения надежности и масштабируемости, типовые конфигурации и области применения.
  •  

Кроме того, в рамках Форума пройдет:

Мастер-класс: Горизонтально масштабируемая аналитика. Его ведущий – Сергей Кузнецов, профессор, руководитель отдела Института системного программирования РАН, один из крупнейших российских экспертов в области баз данных и хранилищ данных.

Большие данные приносят реальную пользу только в тех случаях, когда имеется возможность извлекать из них новые знания. Признанным средством извлечения знаний из данных является аналитика. При обработке данных большого объема, управление которыми поддерживается параллельными системами, аналитические приложения должны располагаться как можно ближе к данным и при этом являться параллельными. Проблема состоит в наличии удобной модели параллельного программирования серверных аналитических приложений, поддерживающей их горизонтальное масштабирование. Обсуждению возможных подходов к ее решению и будет посвящен мастер-класс.