Hadoop és használata az LPDS cloud-on

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Hadoop és használata az LPDS cloud-on"

Átírás

1 Hadoop és használata az LPDS cloud-on Bendig Loránd

2 Miről lesz szó? Bevezetés Hadoop áttekintés OpenNebula Hadoop cluster az LPDS cloud-on Tapasztalatok, nyitott kérdések

3 Bevezetés Adatmennyiség cat ip_addresses.txt sort uniq c ~ kétévente megduplázódik Google > 20PB napi adatmennyiség Facebook > 20TB napi adatmennyiség CERN LHC > 40TB napi adatmennyiség Baidu > 3000TB heti adatmennyiség Hardware Disk méret / transfer rate: 1TB disk, 100MB/s 2.5h High-end server vs olcsó számítógépek cluster-ben

4 Hadoop Java-ban írt open source framework (top level Apache project) a Google publikációi alapján: S. Ghemawat, H. Gobioff, and Shun-Tak Leung, "The Google File System" Oct J. Dean and S. Ghemawat, "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" Dec 2004 A Mapreduce számítási modell egy implementációja Tervezési megfontolások: Hibatűrő és skálázható Számítás mozgatása az adathoz Moduláris, kiterjeszthető Fő építőelemei: Elosztott filerendszer (HDFS) Mapreduce programozási modell Master/slave architektúra Master: Namenode / JobTracker Slave: Datanode / TaskTracker

5 Hadoop HDFS Elosztott filerendszer a cluster node-jain Adatok tárolása blokkokban Koherencia-modell: egyszeri írás, többszöri olvasás Replikáció (JBOD: Just a Bunch of Disks) Namenode (master) Filerendszer namespace, metadata Single point of failure Datanode (slave) Blokkok tárolása

6 Hadoop HDFS (olvasás)

7 Hadoop HDFS (írás)

8 Hadoop HDFS (adatintegritás, tömörítés) Adatintegritás: CRC-32 checksum / 512 byte adat Ellenőrzés: Datanode-okon, kliensen Hiba esetén: namenode értesítése Tömörítés:

9 Hadoop Programozási modell Kiindulási állapot: Adatok HDFS-en a cluster gépein Egymástól független taskokon (immutable kulcs-érték párokon) dolgozunk 2 interfészt implementálunk: Mapper, Reducer Feldolgozás menete: Iteráció az input record-okon Minket érdeklő adatok kiválasztása (map) Köztes eredmények: shuffle és sort Aggregáció (reduce) Output kiírása cat input grep sort uniq -c cat > output Input Map Shuffle & Sort Reduce Output API Java (default) Streaming (standard input / standard output) Pipes (C++) socket-en keresztül

10 Hadoop Programozási modell Map(): Map(k1,v1) list(k2,v2) : Szűrés, transzformáció Reduce(k2, list (v2)) list(k3,v3) : Aggregáció

11 Hadoop Mapreduce job

12 Hadoop Tool-ok

13 Hadoop - Felhasználási területek ETL: Logtárolás HDFS-en, kimenet: RDBMS Átalános back-end processzálás: (NY Times: pdf konverzió) Marketing analytics, ads, perszonalizáció Machine learning / data mining WebMap, spamszűrés (Yahoo) Képfeldolgozás Text processzálás Indexelés Néhány adat: Ebay: 700 nodes cluster (700*12 core, 16PB) Facebook: 1100 nodes cluster, 8800 cores 12 PB raw storage Yahoo > gép, 300k core

14 SZTAKI cloud projekt - Célok A felhőkhöz, mint elosztott informatikai rendszerekhez kapcsolódó kutatások végzése: Skálázhatóság Meglévő szolgáltatások (pl. levelezés, szótár) kiterjesztése felhőre Adatintenzív feladatok vs SW/HW/Hálozat konfiguráció QoS, biztonsági kérdések Laborszintű felhők (ILAB): Nagymennyiségű adatfeldolgozás Teljesítőképesség / konfigurációs kérdések Az intézeti informatikai infrastruktúra korszerűsítése Gazdaságosabb üzemeltetés

15 OpenNebula - Bevezetés 2005 óta fejlesztett open-source toolkit, felhő alapú szolgáltatások létrehozására Többek között EU-s támogatással (FP7) Fizikai erőforrások összefogása, menedzselése IaaS (Infrastructure as a Service) Private/Public/Hybric cloud Virtualizációs menedzsment támogatás: KVM, VMware ESXi és XEN. Számos interface Felhasználó és csoport menedzsment

16 OpenNebula - Koncepció

17 Hadoop cloud - Áttekintés LPDS OpenNebula hozzáférés Ismerkedés az OpenNebulával, amíg nincs laborszintű felhő 4 gép, 64 CPU mag, 152GB RAM, 4.3TB osztott tárhely (RAID5)

18 Hadoop cloud - Elérés Gépek: Master c142.cloud Slave1 c144.cloud Slave2 c145.cloud Slave3 c146.cloud

19 Hadoop cloud Kapacitás

20 Hadoop cloud - Fejlesztés Job megírása lokálisan Maven: Cloudera repository install goal: jar feltöltése scp-vel a masterre Job futtatása a szokásos módon, a master-en HDFS I/O teszt: Map: file 10 1GB-os file írása/olvasása Reduce: statisztikák összegyűjtése

21 Tapasztalatok, nyitott kérdések Cloudera image vs. image készítés Node-ok ki/bekapcsolása igény szerint, skálázhatóság Disk elérés: virtuális disk felmountolva, RAID, OpenNebula köztesréteg vs. JBOD iscsi (SCSI over IP)? Amazon, Rackspace cloud, GoGrid: lokális diskek ElasticHosts, FlexiScale: iscsi Laborszintű felhő kialakítás

22 Köszönöm a figyelmet!

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB Szabó Csenger ÚJ GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN 2016. 12. 31. MMK- Informatikai projektellenőr képzés Big Data definíció 2016. 12. 31. MMK-Informatikai

Részletesebben

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan MEDIANET 2015 Big Data tömeges adatelemzés gyorsan STADLER GELLÉRT Oracle Hungary Kft. gellert.stadler@oracle.com Kulcsszavak: big data, döntéstámogatás, hadoop, üzleti intelligencia Az utóbbi években

Részletesebben

Webes alkalmazások fejlesztése 11. előadás. Alkalmazások felhőben. 2015 Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.

Webes alkalmazások fejlesztése 11. előadás. Alkalmazások felhőben. 2015 Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte. Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Webes alkalmazások fejlesztése 11. előadás Alkalmazások felhőben 2015 Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto Számítástechnikai

Részletesebben

Webes alkalmazások fejlesztése 11. előadás. Alkalmazások felhőben. Alkalmazások felhőben Számítástechnikai felhő

Webes alkalmazások fejlesztése 11. előadás. Alkalmazások felhőben. Alkalmazások felhőben Számítástechnikai felhő Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Webes alkalmazások fejlesztése 11. előadás Számítástechnikai felhő A számítástechnikai felhő (computational cloud) egy olyan szolgáltatás alapú rendszer,

Részletesebben

Worldwide LHC Computing Grid

Worldwide LHC Computing Grid Worldwide LHC Computing Grid Új modell a tudományos informatikában Hernáth Szabolcs hernath@mail.kfki.hu MTA KFKI RMKI www.eu-egee.org Tartalomjegyzék 1. Miért Grid? LHC adattárolás és -feldolgozás Computing

Részletesebben

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK IT felhasználás dimenziói Felhasználók száma / jellege Kapacitás mérete / jellege Számítási feladat / szoftverkörnyezet Adatok mérete

Részletesebben

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting Big Data adattárházas szemmel Arató Bence ügyvezető, BI Consulting 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia és adattárházak területén A BI Consulting szakmai igazgatója A BI.hu

Részletesebben

Segesdi Dániel. OpenNebula. Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik BMEVIMIAV89. 2011 ősz

Segesdi Dániel. OpenNebula. Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik BMEVIMIAV89. 2011 ősz Segesdi Dániel OpenNebula Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik BMEVIMIAV89 2011 ősz OpenNebula Előszó A feladatom az OpenNebula nyílt forráskódú cloud management eszköz megismerése, mely egységes

Részletesebben

VIRTUALIZÁCIÓS TECHNOLÓGIÁK EUCALYPTUS CLOUD PLATFORM

VIRTUALIZÁCIÓS TECHNOLÓGIÁK EUCALYPTUS CLOUD PLATFORM Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar VIRTUALIZÁCIÓS TECHNOLÓGIÁK EUCALYPTUS CLOUD PLATFORM Sápi Dénes UWCRHX BUDAPEST, 2011 1. A Cloud Computingről általánosságban

Részletesebben

SZTAKI Felhő projekt. Ormos Pál MTA SZTAKI ormos.pal@sztaki.mta.hu. HBONE Workshop 2012

SZTAKI Felhő projekt. Ormos Pál MTA SZTAKI ormos.pal@sztaki.mta.hu. HBONE Workshop 2012 SZTAKI Felhő projekt Ormos Pál MTA SZTAKI ormos.pal@sztaki.mta.hu HBONE Workshop 2012 Miről lesz szó? Előzmények Feladatok Összefoglalás 2 Előzmények Labor szintű felhő kísérletek az intézetben Élenjáró

Részletesebben

Élet az SQL-en túl: Az adatfeldolgozás legújabb trendjei. Földi Tamás

Élet az SQL-en túl: Az adatfeldolgozás legújabb trendjei. Földi Tamás Élet az SQL-en túl: Az adatfeldolgozás legújabb trendjei Földi Tamás tfoldi@starschema.net IBM Kutatóközpont San Jose, California, 1970 Negyven évvel később Gartner Report Elsősorban relációs adatbázisok

Részletesebben

Muppet: Gyors adatok MapReduce stílusú feldolgozása. Muppet: MapReduce-Style Processing of Fast Data

Muppet: Gyors adatok MapReduce stílusú feldolgozása. Muppet: MapReduce-Style Processing of Fast Data Muppet: Gyors adatok MapReduce stílusú feldolgozása Muppet: MapReduce-Style Processing of Fast Data Tartalom Bevezető MapReduce MapUpdate Muppet 1.0 Muppet 2.0 Eredmények Jelenlegi tendenciák Nagy mennyiségű

Részletesebben

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon

Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu HTE Infokom 2014 Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 IT Szolgáltatásmenedzsment

Részletesebben

A Középtávú Időjárási Előrejelzések Európai Központjában készülő időjárási modell előrejelzések informatikai háttere

A Középtávú Időjárási Előrejelzések Európai Központjában készülő időjárási modell előrejelzések informatikai háttere A Középtávú Időjárási Előrejelzések Európai Központjában készülő időjárási modell előrejelzések informatikai háttere Ihász István Országos Meteorológiai Szolgálat Módszerfejlesztési Osztály 2015. március

Részletesebben

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel 2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel Integrált rendszerek - Engineered Systems Együtt tervezett hardver és szoftver Egyedi

Részletesebben

Felhő rendszerek és felhő föderációk. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Felhő rendszerek és felhő föderációk. Kacsuk Péter MTA SZTAKI Felhő rendszerek és felhő föderációk Kacsuk Péter MTA SZTAKI Számítási felhő Egy technológia, amely segíti a nagy számítási- és tárolási kapacitás menedzselését A felhasználóknak skálázhatóságot, magas

Részletesebben

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS Hartung István BME Irányítástechnika és Informatika Tanszék TEMATIKA Cloud definíció, típusok, megvalósítási modellek Rövid Azure cloud bemutatás

Részletesebben

Felhő demonstráció. 2015.05.11 Gergely Márk MTA SZTAKI gergely.mark@sztaki.mta.hu

Felhő demonstráció. 2015.05.11 Gergely Márk MTA SZTAKI gergely.mark@sztaki.mta.hu Felhő demonstráció 2015.05.11 Gergely Márk MTA SZTAKI gergely.mark@sztaki.mta.hu ÁGekintés A webes felhő interfész elérése Virtuális gép indítása Virtuális gép elérése Virtuális gépek kezelése (leállítás,

Részletesebben

Privát felhő megoldások és tapasztalatok

Privát felhő megoldások és tapasztalatok Intelligens rendszerfelügyelet (VIMIA370) Privát felhő megoldások és tapasztalatok Tóth Áron toth.aron AT inf.mit.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek

Részletesebben

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására Kacsuk Péter MTA SZTAKI Kacsuk.Peter@sztaki.mta.hu Tudományos alkalmazások és skálázhatóság Kétféle skálázhatóság: o Vertikális: dinamikusan változik

Részletesebben

EGI-InSPIRE. Café Grid március 24. Szeberényi Imre 3/25/ EGI-InSPIRE RI

EGI-InSPIRE. Café Grid március 24. Szeberényi Imre 3/25/ EGI-InSPIRE RI EGI-InSPIRE Café Grid Szeberényi Imre szebi@iit.bme.hu 2011. március 24. 3/25/2011 1 Performance per Dollar Spent Aktualitás Technológiák gyors fejlődése e-infrastruktúra Doubling Time (months) 9 12 18

Részletesebben

IBM felhő menedzsment

IBM felhő menedzsment IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. IBM felhő menedzsment SmartCloud Provisioning és Service Delivery Manager Felhő alapú szolgáltatások Felhasználás alapú számlázás és dinamikus kapacitás

Részletesebben

Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek

Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek Big Data Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek BIG DATA Napjainkban rohamosan nő az informatikai rendszerekben tárolt adatok mennyisége. Nemcsak a klasszikus üzleti, vagy termelési adatok kerülnek

Részletesebben

Component Soft 1994-2013 és tovább

Component Soft 1994-2013 és tovább Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware

Részletesebben

Big Data: a több adatnál is több

Big Data: a több adatnál is több Big Data: a több adatnál is több Sidló Csaba István MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Üzleti Intelligencia és Adattárházak Csoport sidlo@sztaki.mta.hu http://dms.sztaki.hu CIO Hungary

Részletesebben

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő Korszerű Adatbázisok Gombos Gergő Elérhetőségek Email: ggombos@inf.elte.hu Szoba: 2-503 Honlap: http://ggombos.web.elte.hu Tematika 1. Bevezetés: Virtualizáció, Cloud 2-3. XML XPath, XQuery 4. Szemantikus

Részletesebben

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő Korszerű Adatbázisok Gombos Gergő Elérhetőségek Email: ggombos@inf.elte.hu Szoba: 2-503 (2-519) Honlap: http://people.inf.elte.hu/ggombos Tematika 1. Bevezetés: Virtualizáció, Cloud 2-3. XML XPath, XQuery

Részletesebben

Optimalizáció ESX-től View-ig. Pintér Kornél ügyfélszolgála3 mérnök pinter_kornel@mhm.hu

Optimalizáció ESX-től View-ig. Pintér Kornél ügyfélszolgála3 mérnök pinter_kornel@mhm.hu Optimalizáció ESX-től View-ig Pintér Kornél ügyfélszolgála3 mérnök pinter_kornel@mhm.hu MHM és referenciák MHM Computer Hungária Kft. 1996 óta Magyarországon Fókuszterületek: Adattárolás Adatmentés Archiválás

Részletesebben

Enterprise szintű szerver- virtualizáció bevezetése felsőoktatási környezetben.

Enterprise szintű szerver- virtualizáció bevezetése felsőoktatási környezetben. Enterprise szintű szerver- virtualizáció bevezetése felsőoktatási környezetben. Kovács Csaba István cs.kovacs@mail.duf.hu Botka István boti@makacs.duf.hu Szabó József pici@makacs.duf.hu EURÓPAI CAMPUS

Részletesebben

2. lépés: openssh szerver telepítés sudo apt-get install openssh-server

2. lépés: openssh szerver telepítés sudo apt-get install openssh-server 1. lépés: (master- és datanode esetén) Csoport készítés: sudo addgroup hadoop Felhasználók készítése: sudo adduser --ingroup hadoop yarn sudo adduser --ingroup hadoop hdfs sudo adduser --ingroup hadoop

Részletesebben

Amazon Web Services. Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28.

Amazon Web Services. Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28. Amazon Web Services Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28. Ez nem egy könyváruház? 1994-ben alapította Jeff Bezos Túlélte a dot-com korszakot Eredetileg könyváruház majd az elérhető

Részletesebben

Oracle Big Data koncepció. Stadler Gellért Vezető tanácsadó Oracle ConsulKng HTE 2015 Konferencia

Oracle Big Data koncepció. Stadler Gellért Vezető tanácsadó Oracle ConsulKng HTE 2015 Konferencia Oracle Big Data koncepció Stadler Gellért Vezető tanácsadó Oracle ConsulKng HTE 2015 Konferencia Copyright 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle ConfidenKal Internal/Restricted/Highly

Részletesebben

Bemutató Adatközponti címarchitektúra Cisco módra

Bemutató Adatközponti címarchitektúra Cisco módra Bemutató Adatközponti címarchitektúra Cisco módra 2010.04.15 Gyenes István Storage Group Manager www.snt.hu Központosított IT Adatközponti evolúció állomásai Data Center 1.0 Mainframe Data Center 2.0 Kliens-szerver

Részletesebben

Riak. Pronounced REE-ahk. Elosztott adattároló eszköz. Molnár Péter molnarp@ilab.sztaki.hu

Riak. Pronounced REE-ahk. Elosztott adattároló eszköz. Molnár Péter molnarp@ilab.sztaki.hu Riak Pronounced REE-ahk Elosztott adattároló eszköz Molnár Péter molnarp@ilab.sztaki.hu Mi a Riak? A Database A Data Store A key/value store A NoSQL database Schemaless and data-type agnostic Written (primarily)

Részletesebben

Big Data, Distributed Storage & Computing. Gombos Gergő

Big Data, Distributed Storage & Computing. Gombos Gergő Big Data, Distributed Storage & Computing Gombos Gergő 640K Big Data? 1981 Big Data Korszerű Adatbázisok 2 Big Data Big data is the term for a collection of data sets so large and complex that it becomes

Részletesebben

Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön

Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön Budai Károly Szoftver architekt 2015. április 1. Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön 2015 IBM Corpora/on Tartalom è Az IBM PureSystems termékcsalád è PureFlex - IaaS è PureApplication

Részletesebben

Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI Szolgáltatások halmaza: o Erőforrások, alkalmazások, eszközök o Nagy méretű, heterogén, gazdaságos, mobil, zöld El van takarva, hogy o Hol van

Részletesebben

Hitachi Flash Újdonságok. Szokol Zsolt Senior Solution Consultant 2016 március

Hitachi Flash Újdonságok. Szokol Zsolt Senior Solution Consultant 2016 március Hitachi Flash Újdonságok Szokol Zsolt Senior Solution Consultant 2016 március AFA vs HFA Per IDC: Historical For CY2014, the all-flash array market grew to $1.3B and hybrid-flash array market grew to $10.0B

Részletesebben

Adatbázis és alkalmazás konszolidáció Oracle SPARC T4/5 alapon

Adatbázis és alkalmazás konszolidáció Oracle SPARC T4/5 alapon Adatbázis és alkalmazás konszolidáció Oracle SPARC T4/5 alapon Makár Zénó 2013. október 9. Invigor Informatika Kft 4 éve alakult Oracle Gold Partner HW és SW specializációk Oracle HW Support Provider Szolgáltatások

Részletesebben

A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban

A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban Gombás László Krasznay Csaba Copyright 2011 Hewlett-Packard Development Company HP Informatikai Kft. 2011. november 23. Témafelvetés 2 HP Confidential Cloud

Részletesebben

Az MTA Cloud projekt MTA Cloud projektzáró június 28.

Az MTA Cloud projekt MTA Cloud projektzáró június 28. Projektzáró Az MTA Cloud projekt MTA Cloud projektzáró 2016. június 28. Pető Gábor peto.gabor@wigner.mta.hu MTA Cloud projektvezető MTA WIGNER FK Adatközpont vezető Kellett egy ötlet Az ötlet 2013 Előzmények:

Részletesebben

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás 2011 November 8. New York Palota Hotel Boscolo Budapest Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás Sárecz Lajos, Vezető tanácsadó Oracle Hungary Átfogó felhő üzemeltetés

Részletesebben

FELHŐ és a MAINFRAME. Irmes Sándor

FELHŐ és a MAINFRAME. Irmes Sándor FELHŐ és a MAINFRAME Irmes Sándor Változik az üzleti környezet Zavaró tényezők viharában Gartner: nexus of forces (összehangolt erőterek) Social: Mindenhol elérhető kapcsolattartás, egyre gazdagabb tartalommal

Részletesebben

Felhőszámítástechnika (Cloud Computing) helye és szerepe az on-line világ folyamataiban. Dr. Élő Gábor Széchenyi István Egyetem ITOK 2013

Felhőszámítástechnika (Cloud Computing) helye és szerepe az on-line világ folyamataiban. Dr. Élő Gábor Széchenyi István Egyetem ITOK 2013 Felhőszámítástechnika (Cloud Computing) helye és szerepe az on-line világ folyamataiban Dr. Élő Gábor Széchenyi István Egyetem ITOK 2013 A felhő alapú számítástechnika A felhő alapú számítástechnika (angolul

Részletesebben

Everything Over Ethernet

Everything Over Ethernet Everything Over Ethernet Következő Generációs Adatközpontok felépítése Lenkei Árpád Arpad.Lenkei@snt.hu 2009. November 12. www.snt-world.com 0 0 Tartalom Adatközpont 3.0 Migráció fázisai, kihívások Építőelemek

Részletesebben

Könyvtári szervervirtualizáció Oracle Virtual Machine platformon

Könyvtári szervervirtualizáció Oracle Virtual Machine platformon Könyvtári szervervirtualizáció Oracle Virtual Machine platformon avagy a virtualizáció licenszgazdálkodásra is használható? Marton József Ernő jmarton@omikk.bme.hu Nagy Elemér Károly eknagy@omikk.bme.hu

Részletesebben

Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország

Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország Email: tibor.slamovits@emc.com T: +36-30-588-7040 Copyright 2010 EMC Corporation. All rights reserved. 1 Kormányzati célok: - Szolgáltató

Részletesebben

Az MTA Cloud használatának alapismeretei (tutorial) Lovas Róbert MTA SZTAKI

Az MTA Cloud használatának alapismeretei (tutorial) Lovas Róbert MTA SZTAKI Az MTA Cloud használatának alapismeretei (tutorial) Lovas Róbert MTA SZTAKI Kinek ajánljuk? Az MTA Felhőt azon kutatóknak ajánljuk, akik nagy mennyiségű adatot o számítógéppel dolgoznak fel vagy o szeretnének

Részletesebben

Költséghatékony high-end adattároló megoldások Vitéz Gábor, Avaxio Kft.

Költséghatékony high-end adattároló megoldások Vitéz Gábor, Avaxio Kft. Költséghatékony high-end adattároló megoldások Vitéz Gábor, Avaxio Kft. Az Avaxioról 2006 óta vagyunk a piacon Coraid Inc. kiemelt magyarországi partnere Fókusz: költséghatékony adattárolási megoldások

Részletesebben

TECHNOLÓGIAI JÖVİKÉP. Felhınézetben. Tázló József mőszaki igazgató Cisco Systems Magyarország Cisco Systems, Inc. All rights reserved.

TECHNOLÓGIAI JÖVİKÉP. Felhınézetben. Tázló József mőszaki igazgató Cisco Systems Magyarország Cisco Systems, Inc. All rights reserved. TECHNOLÓGIAI JÖVİKÉP Tázló József mőszaki igazgató Cisco Systems Magyarország Felhınézetben 2010 Cisco Systems, Inc. All rights reserved. 1 Sloan digitális égbolt felmérés (SDSS) 2000-2014 Cél: az Univerzum

Részletesebben

Windows Server 2012: a felhő OS

Windows Server 2012: a felhő OS Windows Server 2012: a felhő OS Minden alapképesség gyökeresen átalakul: biztonság, fájlszerver, hálózat, storage, szerver és desktop virtualizáció, távelérés, felügyelet Az operációs rendszer több, korábban

Részletesebben

Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz

Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz Popovics László 2014. Október 2. Technológiai evolúció 2000-es évek eleje A 2000-es években főképp monolit rendszereket használtak

Részletesebben

Big Data elemzési módszerek

Big Data elemzési módszerek Big Data elemzési módszerek 2015.09.09. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Előadók, közreműködők o dr. Pataricza András o Dr. Horváth Gábor o

Részletesebben

A virtualizáció a modern vállalati informatikai infrastruktúra alapja

A virtualizáció a modern vállalati informatikai infrastruktúra alapja A virtualizáció a modern vállalati informatikai infrastruktúra alapja Bodnár Ádám a-adbodn@microsoft.com Server Product Marketing Manager Microsoft Magyarország 0 Miről lesz ma szó? A virtualizáció Mire

Részletesebben

Internetes térkép publikálási technikák, szabványok, trendek, nyílt forráskódú megoldások

Internetes térkép publikálási technikák, szabványok, trendek, nyílt forráskódú megoldások Internetes térkép publikálási technikák, szabványok, trendek, nyílt forráskódú megoldások dr. Siki Zoltán Áttekintés OGC, OSGeo szervezetek Szabványosítási irányok Nem szabványos megoldások (Google) OGC

Részletesebben

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI A felhőről általában Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért fontos a felhő? (I) Problémák, ha az infrastruktúra még nem létezik Az ötletek megvalósításához szükséges idő Kutatás a felhők előtt 1. Van egy jó ötlet

Részletesebben

Mikor és hogyan érdemes virtualizálni?

Mikor és hogyan érdemes virtualizálni? CNW Rendszerintegrációs Zrt. Tamási Leander» Rendszermérnök Mikor és hogyan érdemes virtualizálni? 2012. március 27.» IT üzemeltetés Főbb témák 30 percben 1) Virtualizáció célterületei, előnyei 2) Virtualizációs

Részletesebben

Storage optimalizálás egyetemi hálózatokban

Storage optimalizálás egyetemi hálózatokban Storage optimalizálás egyetemi hálózatokban Bakonyi Gábor SCI-Network zrt. Tartalom Bevezetés Adattárolási módszerek Optimalizálás Esettanulmány Összefoglalás Optimalizálási igények Költségek csökkentése:

Részletesebben

Távközlési Világnap 2016 Győr, május 12. Dr. Bartolits István főosztályvezető Technológia-elemző Főosztály

Távközlési Világnap 2016 Győr, május 12. Dr. Bartolits István főosztályvezető Technológia-elemző Főosztály Az IoT hatása az adatközpontok fejlődésére Távközlési Világnap 2016 Győr, 2016. május 12. Dr. Bartolits István főosztályvezető Technológia-elemző Főosztály Tartalmi áttekintés Az adatok világa Az adatközpontok

Részletesebben

NIIF szolgáltatások a múzeumok számára

NIIF szolgáltatások a múzeumok számára NIIF szolgáltatások a múzeumok számára Múzeumi Digitalizálási Konferencia 2013 jún. 10-11. Dr. Máray Tamás NIIF Intézet NIIF Program 5/2011 (II.3) Korm.rendelet: az NIIF Program végrehajtója az NIIF Intézet

Részletesebben

Elemzési adatok hatékony kezelésének infrastruktúrális vonzatai

Elemzési adatok hatékony kezelésének infrastruktúrális vonzatai Elemzési adatok hatékony kezelésének infrastruktúrális vonzatai Rab Gergely, Zsemlye Tamás HP Informatikai Kft. E-banking konferencia 2013 március 6. Igények az infrastruktúra felé - Hang és/vagy videó

Részletesebben

Hálózati szolgáltatások OpenStack környezetben

Hálózati szolgáltatások OpenStack környezetben Hálózati szolgáltatások OpenStack környezetben Szabó Gábor mérnök-tanácsadó, Cisco Systems Magyarország Kft. gabszabo@cisco.com Networkshop, 2014. április 23-25. Napirend OpenStack áttekintés OpenStack

Részletesebben

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter Bevezető az Oracle9i adattárházas újdonságaihoz Elemzési és vezetői információs igények 80:20 az adatgyűjtés javára! Adattárházak kínálta

Részletesebben

Szalai Ferenc szferi@avaxio.hu. http://www.avaxio.hu

Szalai Ferenc szferi@avaxio.hu. http://www.avaxio.hu Virtualizáció Linuxon: XEN Szalai Ferenc szferi@avaxio.hu Bevezető Mit? Miért? intézményi vállalati szolgáltatásokat (web, állomány, levelező szerver, egyedi teszt rendszerek, virtuális oktatási hálózatok)

Részletesebben

Composable Infrastruktúra

Composable Infrastruktúra HPE Synergy az ötlet alapú gazdaság Infrastruktúrája Composable Infrastruktúra Zeisel Tamás Senior Solution Architect Tamas.zeisel@hpe.com 2016. Március 31. Kik azok a Cloud Óriások? Google, Microsoft,

Részletesebben

Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales

Adattárház és BigData Szimbiózisa. Baranyi Szabolcs IM Technical Sales Adattárház és BigData Szimbiózisa Baranyi Szabolcs IM Technical Sales Szabolcs.baranyi@hu.ibm.com BigData adatforrásai Adattárház kiterjesztés igénye BigData és adattárház integrációja a hatékonyság növelésére

Részletesebben

TIOP 1.1.2. Hatékony informatikai infrastruktúra a központi oktatási rendszerek szolgálatában

TIOP 1.1.2. Hatékony informatikai infrastruktúra a központi oktatási rendszerek szolgálatában TIOP 1.1.2 Hatékony informatikai infrastruktúra a központi oktatási rendszerek szolgálatában Varjasy Gábor Educatio Társadalmi Szolgáltató Nonprofit Kft. IT Fejlesztési Osztály Miről lesz szó? cél főbb

Részletesebben

ProofIT Informatikai Kft. 1115 Budapest, Petzvál J. 4/a www.proofit.hu

ProofIT Informatikai Kft. 1115 Budapest, Petzvál J. 4/a www.proofit.hu Verzióváltások az üzleti folytonosság fenntartásával a MOL kiskereskedelmi rendszerében Fehér Lajos ProofIT Kft. Hogyan keletkezett a HBO a MOL alapvetései miért egyedi fejlesztés? Sajátos igényeknek megfelelő

Részletesebben

Web harvesztelés. Automatikus módszerekkel

Web harvesztelés. Automatikus módszerekkel Országos Széchényi Könyvtár Miről lesz szó? Mi is az a web harvesztelés? Mire és hol használjuk? Miért hasznos? Saját megvalósításaink Mi a web harvesztelés? Interneten található weboldalak begyűjtése,

Részletesebben

ede.bodroghy@hu.ibm.com

ede.bodroghy@hu.ibm.com ede.bodroghy@hu.ibm.com 5/30/2014 Globális piacvezető a hoszting szolgáltatásokban 21000 ügyfél 140 országban 100000 menedzselt eszköz 685 alkalmazott 13 adatközpont 17 hálózati belépési pont 2 SOFTLAYER

Részletesebben

30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR

30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB DOMBORA SÁNDOR BEVEZETÉS (INFORMATIKA, INFORMATIAKI FÜGGŐSÉG, INFORMATIKAI PROJEKTEK, MÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI FELADATOK TALÁKOZÁSA, TECHNOLÓGIÁK) 2016. 09. 17. MMK- Informatikai

Részletesebben

Üzleti kritikus alkalmazások Novell Open Enterprise Serveren

Üzleti kritikus alkalmazások Novell Open Enterprise Serveren Üzleti kritikus alkalmazások Novell Open Enterprise Serveren Miskey Sándor tanácsadó, Novell Agenda Rendelkezésre állás áttekintése Fürtözési technikák (HA) Stateless, Fail-over, Grid Hibatűrő topológiák

Részletesebben

Szerver-üzemeltetés - Tudásközpont, Pécs

Szerver-üzemeltetés - Tudásközpont, Pécs Szerver-üzemeltetés - Tudásközpont, Pécs Hamburger György, informatikai osztályvezető hamburger.gyorgy@lib.pte.hu Az alapötlet Munkaállomások tömeges telepítése megoldott. Kamatoztassuk a tapasztalatokat

Részletesebben

Az információs rendszerek adatai

Az információs rendszerek adatai Az információs rendszerek adatai Nagy mennyiségű adat Tárolás Karbantartás Visszakeresés, feldolgozás Adatbázis 2 Az adatbázis fogalma Az adatbázis együtt tárolt, egymással kapcsolatban levő adatok rendszere.

Részletesebben

KORSZERŰ BIG DATA FELDOLGOZÓ KERETRENDSZEREK. 2014.02.03. Hermann Gábor MTA-SZTAKI

KORSZERŰ BIG DATA FELDOLGOZÓ KERETRENDSZEREK. 2014.02.03. Hermann Gábor MTA-SZTAKI KORSZERŰ BIG DATA FELDOLGOZÓ KERETRENDSZEREK 2014.02.03. Hermann Gábor MTA-SZTAKI MI AZ A BIG DATA? MI AZ A BIG DATA? Sok adat! ENNYI? BIG DATA 4V Volume Velocity Variety Veracity +3V (7V) Variability

Részletesebben

Az Invitel adatközponti virtualizációja IBM alapokon

Az Invitel adatközponti virtualizációja IBM alapokon Az Invitel adatközponti virtualizációja IBM alapokon Németh Sándor Invitel Távközlési Zrt. 2040 Budaörs, Puskás T. u. 8-10. nemeths@invitel.co.hu Tel. : +36 1 801 15 00 Tartalom 2 A tipikus IT infrastruktúra

Részletesebben

Egységes metamodell kialakítása privát IaaS cloud rendszerekhez

Egységes metamodell kialakítása privát IaaS cloud rendszerekhez Egységes metamodell kialakítása privát IaaS cloud rendszerekhez Budai Péter István, Dr. Goldschmidt Balázs Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Irányítástechnika és Informatika Tanszék Email:

Részletesebben

A Ceph, mint adattároló klaszter megoldás

A Ceph, mint adattároló klaszter megoldás A Ceph, mint adattároló klaszter megoldás Előadás anyag Networkshop 2014, Pécs készítette: Szalai László (szalai@inf.nyme.hu) Major Kálmán (majork@gain.nyme.hu) NYME INGA Előzmények Manapság sok rendszergazda

Részletesebben

Az információs rendszerek adatai

Az információs rendszerek adatai Az információs rendszerek adatai Nagy mennyiségű adat Tárolás Karbantartás Visszakeresés, feldolgozás Adatbázis 2 Az adatbázis fogalma Az adatbázis együtt tárolt, egymással kapcsolatban levő adatok rendszere.

Részletesebben

Non-stop hozzáférés az üzleti információkhoz bárhol, bármikor és bármilyen eszközzel

Non-stop hozzáférés az üzleti információkhoz bárhol, bármikor és bármilyen eszközzel Non-stop hozzáférés az üzleti információkhoz bárhol, bármikor és bármilyen eszközzel The Power to Change A NetWare 6 üzleti előnyeinek áttekintése NetWare 6: Az operációs rendszer szerepe a Hálózati szolgáltatásokban

Részletesebben

Félreértések elkerülése érdekében kérdezze meg rendszergazdáját, üzemeltetőjét!

Félreértések elkerülése érdekében kérdezze meg rendszergazdáját, üzemeltetőjét! Félreértések elkerülése érdekében kérdezze meg rendszergazdáját, üzemeltetőjét! http://m.equicomferencia.hu/ramada Liszkai János senior rendszermérnök vállalati hálózatok Miről is lesz szó? Adatközpont

Részletesebben

A 21. század adatközpontja Oracle Solaris alapon

A 21. század adatközpontja Oracle Solaris alapon Fejlődő adatközpontok: Innovációra tervezve... A 21. század adatközpontja Oracle Solaris alapon Farkas András Oracle Hungary Kft. 1 Copyright 2011, Oracle and/or its affiliates. All rights Újra fogalmaztuk

Részletesebben

Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art

Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán Osztott adatbázisok Osztott rendszerek Mi is ez? Mi teszi lehetővé? Nagy sebességű hálózat Egyre olcsóbb, és

Részletesebben

Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon

Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon MP Zrt. Oracle infrastruktúra 1. Eredeti állapot Tervezés 2. Virtuális platform kiválasztása 3. Környezet felépítése 4. Üzemeltetési kihívások

Részletesebben

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20.

Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. Data Integrátorok a gyakorlatban Oracle DI vs. Pentaho DI Fekszi Csaba Ügyvezető Vinnai Péter Adattárház fejlesztő 2013. február 20. 1 2 3 4 5 6 7 8 Pentaho eszköztára Data Integrator Spoon felület Spoon

Részletesebben

Intézményi repozitórium -intézményi tartalomfelhő az Eötvös Loránd Tudományegyetemen

Intézményi repozitórium -intézményi tartalomfelhő az Eötvös Loránd Tudományegyetemen Intézményi repozitórium -intézményi tartalomfelhő az Eötvös Loránd Tudományegyetemen ELTE publikációk, idézők, záródolgozatok / Országos könyvkiadás Az ELTE Digitális Intézményi Tudástár bevezetésének

Részletesebben

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon 1 Nagy teljesítményű és magas rendelkezésreállású webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon Nagy Péter Termékmenedzser Agenda Java alkalmazás grid Coherence Topológiák Architektúrák

Részletesebben

Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon

Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon Mi az IMDG? Nem memóriában futó relációs adatbázis NoSQL hagyományos relációs adatbázis Más fajta adat tárolás Az összes adat RAM-ban van, osztott

Részletesebben

StoreWay, Bull tárolórendszer

StoreWay, Bull tárolórendszer StoreWay, Bull tárolórendszer Philippe REYNIER, Vezető storage szakértő 2007. március 29. Budapest Üzleti kihívások Dematerializáció Vállalati fúziók & felvásárlások Új technológiák Globális electronikus

Részletesebben

Hadoop alapú megoldások vizsgálata gyakori. elemhalmazok meghatározására. Illés János

Hadoop alapú megoldások vizsgálata gyakori. elemhalmazok meghatározására. Illés János Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Hadoop alapú megoldások vizsgálata gyakori elemhalmazok meghatározására Illés János 2012 KONZULENS Kovács Ferenc Automatizálási

Részletesebben

Áttekintés. Magyar Telekom gyakorlat. Hári Krisztián - ITB vezető - Magyar Telekom

Áttekintés. Magyar Telekom gyakorlat. Hári Krisztián - ITB vezető - Magyar Telekom Áttekintés. Magyar Telekom gyakorlat. Hári Krisztián - ITB vezető - Magyar Telekom Információ - Áttekintés Az információ hatalom, ha jól használod, győzelem! Történelmi szerep Információs társadalom? Lényegi

Részletesebben

Üzemeltetési kihívások 2015

Üzemeltetési kihívások 2015 2015 Kovács József architekt, DBA John Milton Kft. 2015 DBA feladatköre Adatbáziskezelő architektúra, belső-külső komplexitás Komplexitás kezelése, menedzselése, havária Hol van a log? Üzemeltetési esetek

Részletesebben

Innovatív x86. Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com

Innovatív x86. Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com Innovatív x86 Kósa Gábor System x Brand Specialist gabor.kosa@hu.ibm.com Tartalom IBM-Lenovo x86 CAMS / System x Scale-out Scale-in Integrált (PureSystem) Az infrastruktúra fontos Kérdések, válaszok A

Részletesebben

IBM On Demand megoldások és eserver Akadémia 2005 Adat életciklus menedzsment. Elek Norbert Tivoli technikai kereskedelmi képviselő

IBM On Demand megoldások és eserver Akadémia 2005 Adat életciklus menedzsment. Elek Norbert Tivoli technikai kereskedelmi képviselő Adat életciklus menedzsment Elek Norbert Tivoli technikai kereskedelmi képviselő Kongresszusi Központ, 2005.II.9. Copyright IBM Corporation 2005 Napjaink adattárolás-kezelésének kihívásai A diszkterület-felhasználás

Részletesebben

Titkosítás mesterfokon. Tíz évvel a titkosítás után. Előadó: Tóthi Dóra Kovárczi Béla András

Titkosítás mesterfokon. Tíz évvel a titkosítás után. Előadó: Tóthi Dóra Kovárczi Béla András Titkosítás mesterfokon Előadó: Tóthi Dóra Kovárczi Béla András Napirend Titkosítás helyzete napjainkban Titkosítással kapcsolatos elvárások Megoldás bemutatása Gyakorlati példa Konklúzió Titkosítás elterjedése

Részletesebben

Rétegezett architektúra HTTP. A hálózatfejlesztés motorját a hálózati alkalmazások képezik. TCP/IP protokoll készlet

Rétegezett architektúra HTTP. A hálózatfejlesztés motorját a hálózati alkalmazások képezik. TCP/IP protokoll készlet HTTP Hálózat Rétegezett architektúra felhasználók Alkalmazási Web, e-mail, file transfer,... Szállítási Internet Hálózat-elérési Végponttól végpontig terjedő átvitel, Megbízható átvitel, sorrendbe állítás,

Részletesebben

Papírzúzás, hiteles archiválás felhők segítségével. (edox Archiver)

Papírzúzás, hiteles archiválás felhők segítségével. (edox Archiver) Papírzúzás, hiteles archiválás felhők segítségével (edox Archiver) E-Group ICT Software Zrt. Szabó Áron Tihanyi Péter Garami Gábor 2013-03-26 SCI-BUS is supported by the FP7 Capacities Programme under

Részletesebben

Példa: LHC, CERN, Genf Enabling Grids for E-sciencE

Példa: LHC, CERN, Genf Enabling Grids for E-sciencE Mi a grid? www.eu-egee.org Grid bevezető Németh Dénes BME Informatikai Központ grid.ik.bme.hu gridsite@ik.bme.hu Számítógépek, speciális eszközök, tárkapacitások, és szolgáltatások összessége, melyek dinamikusan

Részletesebben

Big Data elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon el adásjegyzet. Cseh Gábor Kócsó Balázs Váradi Szabolcs

Big Data elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon el adásjegyzet. Cseh Gábor Kócsó Balázs Váradi Szabolcs Budapesti M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem Big Data elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon el adásjegyzet Készítette: Cseh Gábor Kócsó Balázs Váradi Szabolcs El adó: Prekopcsák Zoltán Lektorálta:

Részletesebben

Üzleti folyamatok a felhőben. ECM Szakmai Kongresszus 2011.október 4.

Üzleti folyamatok a felhőben. ECM Szakmai Kongresszus 2011.október 4. Üzleti folyamatok a felhőben ECM Szakmai Kongresszus 2011.október 4. Mi is a SkyPort? Üzleti modell Beruházás -> Költség Tervezhető Skálázható le és fel Gyenge lekötés Kulcsrakész informatikai eszköz

Részletesebben