GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN"

Átírás

1 INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB Szabó Csenger ÚJ GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN MMK- Informatikai projektellenőr képzés

2 Big Data definíció

3 MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 3

4 Miért keletkezett?

5 Mi a Hadoop? Keretrendszer, masszívan parallel az elosztott rendszerek operációs rendszere JAVA-ban íródott Open-source alkalmazás A számítás és a tárolás egy helyen történik Lineárisan skálázható Lehetővé teszi az elosztott Adattárolást Adatfeldolgozást

6 Rövid történet 2002 Nutch (web crawler), új, gyorsabb keresőmotor Doug Cutting, Mike Cafarella 2003 Október Google File System paper 2004 December MapReduce paper (szintén a Google adta ki) 2005 ráépítették a Nutchot erre a két technológiára (20-40 gépen) 2006-ban Cuttinga Yahoo-hoz ment dolgozni A Yahoonak már akkor nagyon tetszett a GFS és a MapReduce -> open-source platform építése Elkezdték fejleszteni a Hadoop-ot az Apache SF keretei között Cuttingvezetésével Egymás után jelentek meg a kiegészítő komponensek (orchestration, security) 2008: Cloudera, 2009-től Cutting is ott dolgozik, jelenleg Chief Architect Eric Baldeschwieler (VP of Hadoop a Yahoo-nál) megalapítja a Hortonworksöt

7 Disztribúciók A Hadoopot önmagában sem könnyű telepíteni 20 szoftverkomponenssel majdnem lehetetlen üzemeltetni Létrejöttek disztribúciók MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 7

8 Komponensek HDFS adattárolás MapReduce adatfeldolgozás YARN erőforrás menedzsment

9 Hadoop alapkomponensek

10 Clusterarchitektúra

11 Elosztottság Nem csak a fájlrendszer elosztott, hanem minden adatfeldolgozó szolgáltatás is (például a MapReduce)

12 Csak append HDFS (Hadoop Distributed File System)

13 MapReduce

14 SQL --> MapReduce SELECT SUM(fizetes) FROM alkalmazottak WHERE fizetes > GROUP by pozicio >> MAP SHUFFLE REDUCE MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 14

15 YARN MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 15

16 Főbb, Hadoop-palegyüttműködő szoftverkomponensek MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 16

17 Data Engineer Data Analyst BI Tools Data Scientist Analytic Tools STREAM Stream processors Interfaces BATCH Structured Data Unstructured Data Loaders Hadoop-based Data Management Cluster Data Process Engines Data Store Structured Data Unstructured Data System Engineer

18 Tableau, Spotfire RapidMiner, SAS Miner, KNIME STREAM Storm, Spark SQL: Hive (MR), Impala, code: Java (MR), Python (Spark) etc. Network log Hadoop-based Data Management Cluster BATCH Senzor data Sqoop, ODBC MapReduce, Spark, Impala HDFS CRM, ERP Measurement data

19 RAID és HDFS RAID (hardveres megoldás) 1. Hibatűrés: replikáció a diszkeken 2. Jobb teljesítmény: 1 fájl több diszken van tárolva, párhuzamosan lehet olvasni HDFS (szoftveres megoldás) 1. Hibatűrés: a fájl blokkok replikálva vannak a több datanode diszkjein. 2. Jobb teljesítmény : Minden diszk full sebességen tud pörögni egy jól optimalizált clusteren, hiszen itt is párhuzamosan lehet felolvasni 1-1 fájlt, csak itt blokkonként. Tehát a HDFS gyakorlatilag elvégzi a RAID munkáját. Ha mindkettőt egyszerre használnánk, akkor Költésgesebb lenne Kevesebb storage állna rendelkezésre Lassabb lenne

20 Virtualizálás Az általános mondás szerint nem virtualizálunk Hadoopot, mert teljesítménycsökkenést okoz VMware kutatása szerint akár érdemes lehet virtualizálni (non-shared, directattached storage (DAS)) a-brief-look-at-the-possibility/

21 Felhő A felhőben Olcsón Könnyen Gyorsan Deployolhatunk Hadoop clustert A meglévő disztribúciók mellett kínálnak saját Hadoop disztribúciókat is A telepítés a platform saját konzoljáról történik MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 21

22 Köszönöm a figyelmet! Szabó Csenger MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 22

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

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

Hadoop és használata az LPDS cloud-on

Hadoop és használata az LPDS cloud-on Hadoop és használata az LPDS cloud-on Bendig Loránd lbendig@ilab.sztaki.hu 2012.04.13 Miről lesz szó? Bevezetés Hadoop áttekintés OpenNebula Hadoop cluster az LPDS cloud-on Tapasztalatok, nyitott kérdések

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

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

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

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

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

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

Piaci körkép és szállítók

Piaci körkép és szállítók Piaci körkép és szállítók e US Army Gartner BI MQ 2012 3 Gartner BI MQ 2014 Gartner BI MQ 2015 Forrester Enterprise BI Platforms Forrester Enterprise BI Platforms Forrester Enterprise BI Platforms Gartner

Részletesebben

2278-771061-Y02 2014. márci

2278-771061-Y02 2014. márci A WD és a WD embléma a Western Digital Technologies, Inc. az Egyesült Államokban és más országokban bejegyzett védjegyei; Az absolutely, a WD Re, a WD Se, a WD Xe, a RAFF és a StableTrac a Western Digital

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

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

Operációs Rendszerek II. Első verzió: 2009/2010. I. szemeszter Ez a verzió: 2009/2010. II. szemeszter

Operációs Rendszerek II. Első verzió: 2009/2010. I. szemeszter Ez a verzió: 2009/2010. II. szemeszter Operációs Rendszerek II. Első verzió: 2009/2010. I. szemeszter Ez a verzió: 2009/2010. II. szemeszter 1 Mai témák ZFS NTFS 2 ZFS Új koncepció, nem továbbgondolás Pooled storage modell Minden művelet copy-on-write

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

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 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

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

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

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

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

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

Üzletmenet-folytonosság és katasztrófa helyzet kezelés (Honnan indultunk, miért változtunk, hova tartunk?)

Üzletmenet-folytonosság és katasztrófa helyzet kezelés (Honnan indultunk, miért változtunk, hova tartunk?) Üzletmenet-folytonosság és katasztrófa helyzet kezelés (Honnan indultunk, miért változtunk, hova tartunk?) Év indító IT szakmai nap - PSZÁF Budapest, 2007.01.18 Honnan indultunk? - Architektúra EBH IT

Részletesebben

RDBMS fejlesztési irányok. Ferris Wheel (óriáskerék) Jim Gray törvényei. Elosztott adatbázisok problémái. Elosztott adatbázisok

RDBMS fejlesztési irányok. Ferris Wheel (óriáskerék) Jim Gray törvényei. Elosztott adatbázisok problémái. Elosztott adatbázisok 1 RDBMS fejlesztési irányok Column store Tömb adatmodell JIT fordító és vektorizált végrehajtás Ferris wheel (óriáskerék) Elosztott adatbázisok Ferris Wheel (óriáskerék) Optimalizált scan műveletek Table

Részletesebben

Költségcsökkentés a Production Imaging and Capture alkalmazással

Költségcsökkentés a Production Imaging and Capture alkalmazással 1 Költségcsökkentés a Production Imaging and Capture alkalmazással Schnellbach Ferenc, rendszermérnök, USER Rendszerház Január 2011 2 Napirend Mi a Production Imaging? Mi az IBM Production Imaging Edition

Részletesebben

SAS Enterprise BI Server

SAS Enterprise BI Server SAS Enterprise BI Server Portik Imre vezető szoftverkonzulens SAS Institute, Magyarország A SAS helye a világban 280 iroda 51 országban 10,043 alkalmazott 4 millió felhasználó világszerte 41,765 ügyfél

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

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

NetWare 6 technikai áttekintés 2. rész

NetWare 6 technikai áttekintés 2. rész NetWare 6 technikai áttekintés 2. rész A non-stop rendelkezésre állás megvalósítása Novell Cluster Services, NetWare Remote Management, Tárolási Szolgáltatások Az operációs rendszer továbbfejlesztései

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

IT trendek és lehetőségek. Puskás Norbert

IT trendek és lehetőségek. Puskás Norbert IT trendek és lehetőségek Puskás Norbert és kapcsolódó Üzleti technológiák elvárások T-Systems stratégia és innováció 2010 Gartner: CIO TOP 10 Technologies, 2011 Mobilizáció Hatások fogyasztói oldalról

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

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

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 (2-519) Honlap: http://people.inf.elte.hu/ggombos Tematika 1. Bevezetés: Virtualizáció, Cloud 2-3. XML XPath, XQuery

Részletesebben

Adatbázis-kezelés. Fülep Dávid. SELECT id FROM eloadas WHERE intezmeny = sze ORDER BY unalomfaktor LIMIT 1 NGB_SZ_003_9

Adatbázis-kezelés. Fülep Dávid. SELECT id FROM eloadas WHERE intezmeny = sze ORDER BY unalomfaktor LIMIT 1 NGB_SZ_003_9 Adatbázis-kezelés Fülep Dávid SELECT id FROM eloadas WHERE intezmeny = sze ORDER BY unalomfaktor LIMIT 1 NGB_SZ_003_9 Adatbázis-kezelés Első előadás 2 Célok Válaszok a következőkhöz hasonló kérdésekre:

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

DSD DSD. Egy országos méretű orvosi adatbázissal kapcsolatos informatikai kihívások. Kovács László Pataki Balázs Pataki Máté MTA SZTAKI DSD

DSD DSD. Egy országos méretű orvosi adatbázissal kapcsolatos informatikai kihívások. Kovács László Pataki Balázs Pataki Máté MTA SZTAKI DSD MTA SZTAKI Department of Distributed Systems Egy országos méretű orvosi adatbázissal kapcsolatos informatikai kihívások Kovács László Pataki Balázs Pataki Máté Témakörök MTA SZTAKI bemutatása Nemzeti Rákregiszter

Részletesebben

AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban?

AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban? AZ IGAZI BIG DATA hogyan használják a világban és egyáltalán használják-e hazánkban? Médiapiac 2015 Eger, 2015.03.18 Dévényi Edit Dunai Albert K&H Bank és Biztosító 1 Nem értek hozzá! Mi tart vissza? Túl

Részletesebben

IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB

IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB Érzékelés Feldolgozás Beavatkozás Lengyel László lengyel@aut.bme.hu Aktuális helyzet, körülmények A szenzorok, a mobil eszközök képessége nő A felhőszolgáltatások

Részletesebben

The Power To Develop. i Develop

The Power To Develop. i Develop The Power To Develop 2001 Alkalmazások fejlesztése Oracle9i Alkalmazás rel Molnár Balázs Értékesítési konzultáns Oracle Hungary Miről is lesz szó? Mi az Oracle9i AS, technikailag? Hogyan működik Oracle9i

Részletesebben

IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. V7000

IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. V7000 IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. V7000 Storage Integrált Virtualizált Tier -elt Storage az integrált plattfom elengedhetetlen része Storwize V7000 teljesen virtualizált megoldás Kihívás:

Részletesebben

R320 Szerver. Műszaki adatok

R320 Szerver. Műszaki adatok R320 Szerver Kimagasló teljesítmény és méretezhető Az állványba szerelhető, 1 egység méretű PowerEdge R320 kiszolgáló nagyvállalati szintű funkciókat nyújt ideális az alapvető üzleti alkalmazások futtatásához

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

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

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában Előadó: Tar Zoltán Témák Bemutatkozás Enterprise Architecture bemutatása Mi az az EA? TOGAF bemutatása OEAF bemutatása Oracle megoldások Oracle termékek

Részletesebben

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia

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

Teljes lefede2ség. Fehér Zoltán

Teljes lefede2ség. Fehér Zoltán Teljes lefede2ség Fehér Zoltán 1 A sikeres döntések pillérei ADAT Szakértelem PBBI Competencies Kommunikáció Stratégia 2 PBS MapInfo termékcsalád MapInfo Professional MapXtreme/ SpaGal Server MapX Mobile

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

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

EMC AVAMAR. YOU WILL NEVER BACK UP THE SAME DATA TWICE. Diriczi Norbert

EMC AVAMAR. YOU WILL NEVER BACK UP THE SAME DATA TWICE. Diriczi Norbert EMC AVAMAR. YOU WILL NEVER BACK UP THE SAME DATA TWICE Diriczi Norbert norbert.diriczi@areus.hu Agenda Az ügyfél nehézségei Javasolt megoldás (EMC Avamar?) Tesztelt környezet (éles telephely) Elért eredmények

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

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

Faxkommunikáció integrálása a DM folyamatokba. TOPCALL Magyarország Kft., T.: +36 1 273-0825, www.topcall.hu

Faxkommunikáció integrálása a DM folyamatokba. TOPCALL Magyarország Kft., T.: +36 1 273-0825, www.topcall.hu Faxkommunikáció integrálása a DM folyamatokba Linhardt Péter Ph.D. Regional Manager Karlecz Enikö, Sales Manager TOPCALL Magyarország Kft., T.: +36 1 273-0825, www.topcall.hu Elöljáróban Fax + DM? Nem

Részletesebben

Big Data az adattárházban

Big Data az adattárházban Big Data az adattárházban A párbaj folytatódik? Néhány fontos Big Data projekt Cég Téma Adat Újfajta Mennyiség Saját adat? Típus Google Influenza Google I big I Előjelzés előjelzés Farecast Xoom Chicagoi

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

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

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

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

Osztott alkalmazások fejlesztési technológiái Áttekintés

Osztott alkalmazások fejlesztési technológiái Áttekintés Osztott alkalmazások fejlesztési technológiái Áttekintés Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Történelem - a kezdetek 2 Mainframe-ek és terminálok Minden a központi gépen fut A

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

Cloud Akkreditációs Szolgáltatás indítása CLAKK projekt. Kozlovszky Miklós, Németh Zsolt, Lovas Róbert 9. LPDS MTA SZTAKI Tudományos nap

Cloud Akkreditációs Szolgáltatás indítása CLAKK projekt. Kozlovszky Miklós, Németh Zsolt, Lovas Róbert 9. LPDS MTA SZTAKI Tudományos nap Cloud Akkreditációs Szolgáltatás indítása CLAKK projekt Kozlovszky Miklós, Németh Zsolt, Lovas Róbert 9. LPDS MTA SZTAKI Tudományos nap Projekt alapadatok Projekt név: Cloud akkreditációs szolgáltatás

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

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

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

SUSE Linux Enterprise Server 12 Hargitai Zsolt

SUSE Linux Enterprise Server 12 Hargitai Zsolt SUSE Linux Enterprise Server 12 Hargitai Zsolt Üzletfejlesztési Igazgató zhargitai@suse.com SUSE Linux Enterprise Server 12 A megbízható alap kritikus szolgáltatások futtatásához Állásidő minimalizálása

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

Utolsó módosítás:

Utolsó módosítás: Utolsó módosítás: 2016. 05. 09. 1 2 Gondoljunk rá, hogy egy ekkora rendszerben garantáltan folyamatosan van valami meghibásodás! Az adatok nem légből kapottak, az egyik magyarországi VMware Users Group

Részletesebben

Okosparkolás a ZTE rendszerével Könnyebben, kényelmesebben, gyorsabban

Okosparkolás a ZTE rendszerével Könnyebben, kényelmesebben, gyorsabban Okosparkolás a ZTE rendszerével Könnyebben, kényelmesebben, gyorsabban Werschitz Ottó Üzletfejlesztési igazgató ZTE Hungary kft. Tartalom Az okosváros fogalma ZTE okosváros A ZTE okosparkolás rendszere

Részletesebben

Előadás_#13. Egy lemez írási művelet kiszolgálása

Előadás_#13. Egy lemez írási művelet kiszolgálása Előadás_#13. 1. Az NT fájlrendszere, NTFS A korábbi fájl rendszerek vs. az NTFS korlátai: FAT12 alatt a fájl név 8.3 szerkezetű, egy fájl maximális mérete nem lehet több mint 32MB. A maximális partíció

Részletesebben

.NET Microsoft.Net Framework

.NET Microsoft.Net Framework 1.oldal.NET Microsoft.Net Framework Előadás jegyzet Előadó: Pócza Krisztián ELTE,2008.NET Framework alapjai Hasznos tudnivalók A jegyzet Pócza Krisztián.NET Framework és Programozása I. című előadása alapján

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

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása

Excel ODBC-ADO API. Tevékenységpontok: - DBMS telepítés. - ODBC driver telepítése. - DSN létrehozatala. -Excel-ben ADO bevonása DBMS spektrum Excel ODBC-ADO API Tevékenységpontok: - DBMS telepítés - ODBC driver telepítése - DSN létrehozatala -Excel-ben ADO bevonása - ADOConnection objektum létrehozatala - Open: kapcsolat felvétel

Részletesebben

Oracle Exalogic Elastic Cloud

Oracle Exalogic Elastic Cloud ORACLE PRODUCT LOGO Month, Day, Year Venue City Oracle Exalogic Elastic Cloud Nagy Péter Vezető tanácsadó The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information

Részletesebben

Komponens alapú szoftverfejlesztés 10. előadás. Elosztott alkalmazások architektúrái. Elosztott alkalmazások architektúrái

Komponens alapú szoftverfejlesztés 10. előadás. Elosztott alkalmazások architektúrái. Elosztott alkalmazások architektúrái Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Komponens alapú szoftverfejlesztés 10. előadás Elosztott alkalmazások architektúrái Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto

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

Google App Engine az Oktatásban 1.0. ügyvezető MattaKis Consulting http://www.mattakis.com

Google App Engine az Oktatásban 1.0. ügyvezető MattaKis Consulting http://www.mattakis.com Google App Engine az Oktatásban Kis 1.0 Gergely ügyvezető MattaKis Consulting http://www.mattakis.com Bemutatkozás 1998-2002 között LME aktivista 2004-2007 Siemens PSE mobiltelefon szoftverfejlesztés,

Részletesebben

III. "JÖVŐ INTERNET" TECHNOLÓGIÁK: ELOSZTOTT ÉS FELHŐ SZOLGÁLTATÁSOK, TÁRGYAK INTERNETE DR. SIMON GYULA

III. JÖVŐ INTERNET TECHNOLÓGIÁK: ELOSZTOTT ÉS FELHŐ SZOLGÁLTATÁSOK, TÁRGYAK INTERNETE DR. SIMON GYULA infokommunikációs technológiák III. "JÖVŐ INTERNET" TECHNOLÓGIÁK: ELOSZTOTT ÉS FELHŐ SZOLGÁLTATÁSOK, TÁRGYAK INTERNETE DR. SIMON GYULA TÉMÁK 1. Szenzorhálózatra épülő elosztott felügyeleti rendszer kidolgozása

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

Veeam Agent for Windows and Linux

Veeam Agent for Windows and Linux Veeam Agent for Windows and Linux Mátyás Keszler Matyas.Keszler@Veeam.com Cristian Suteu Cristian.Suteu@Veeam.com Erről a webináriumrol Bemutatjuk a Veeam Windows és Linux Agenteket Beszélünk a technikai

Részletesebben

III.6. MAP REDUCE ELVŰ ELOSZTOTT FELDOLGOZÁSI ALGORITMUSOK ÉS TESZTKÖRNYEZET KIDOLGOZÁSA ADATBÁNYÁSZATI FELADATOK VÉGREHAJTÁSÁHOZ

III.6. MAP REDUCE ELVŰ ELOSZTOTT FELDOLGOZÁSI ALGORITMUSOK ÉS TESZTKÖRNYEZET KIDOLGOZÁSA ADATBÁNYÁSZATI FELADATOK VÉGREHAJTÁSÁHOZ infokommunikációs technológiák III.6. MAP REDUCE ELVŰ ELOSZTOTT FELDOLGOZÁSI ALGORITMUSOK ÉS TESZTKÖRNYEZET KIDOLGOZÁSA ADATBÁNYÁSZATI FELADATOK VÉGREHAJTÁSÁHOZ KECSKEMÉTI ANNA KUN JEROMOS KÜRT Zrt. KUTATÁSI

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

MySQL kontra MongoDB programozás. SQL és NoSQL megközelítés egy konkrét példán keresztül

MySQL kontra MongoDB programozás. SQL és NoSQL megközelítés egy konkrét példán keresztül MySQL kontra MongoDB programozás SQL és NoSQL megközelítés egy konkrét példán keresztül Kardos Sándor sandor@component.hu Miről lesz szó? Miért érdemes őket összehasonlítani? MySQL általános jellemzői

Részletesebben

Operációs Rendszerek II. Első verzió: 2009/2010. I. szemeszter Ez a verzió: 2009/2010. II. szemeszter

Operációs Rendszerek II. Első verzió: 2009/2010. I. szemeszter Ez a verzió: 2009/2010. II. szemeszter Operációs Rendszerek II. Első verzió: 2009/2010. I. szemeszter Ez a verzió: 2009/2010. II. szemeszter Mai témák Mentések (backup) Unix jogosultsági rendszer újra (ACL) NTFS Clusterek Mentések Az élő rendszerben

Részletesebben

Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design

Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design 30th June - 18th July 1 Adatbázis kapcsolatok, adattárolás és a LabVIEW Ványi Zoltán Hungary Kft. Agenda az előadás tematikája Bevezető - bemutatkozás

Részletesebben

Adatbázisok* tulajdonságai

Adatbázisok* tulajdonságai Gazdasági folyamatok térbeli elemzése 4. előadás 2010. 10. 05. Adatbázisok* tulajdonságai Rendezett, logikailag összefüggő és meghatározott szempont szerint tárolt adatok és/vagy információk halmaza Az

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

Webapp (in)security. Gyakori hibákról és azok kivédéséről fejlesztőknek és üzemeltetőknek egyaránt. Veres-Szentkirályi András

Webapp (in)security. Gyakori hibákról és azok kivédéséről fejlesztőknek és üzemeltetőknek egyaránt. Veres-Szentkirályi András Webapp (in)security Gyakori hibákról és azok kivédéséről fejlesztőknek és üzemeltetőknek egyaránt Veres-Szentkirályi András Rövid áttekintés Webalkalmazások fejlesztése során elkövetett leggyakoribb hibák

Részletesebben

Az alábbiak közül melyek a vállalati stratégia típusok?

Az alábbiak közül melyek a vállalati stratégia típusok? Az alábbiak közül melyek a vállalati stratégia típusok? Piacorientált, dinamikus, jövőorientált, integratív Költségvezető, megkülönböztető, koncentráló HELYES Innovatív, stabilizáló, leépítő Vízió, misszió

Részletesebben

UNIX: fájlrendszerek

UNIX: fájlrendszerek UNIX: fájlrendszerek kiegészítő fóliák az előadásokhoz Mészáros Tamás http://home.mit.bme.hu/~meszaros/ Budapesti Műszaki Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Alapfogalmak Fájl (állomány,

Részletesebben

Hegyi Béla, technikai tanácsadó. Cisco MARS Bemutatása

Hegyi Béla, technikai tanácsadó. Cisco MARS Bemutatása Hegyi Béla, technikai tanácsadó Cisco MARS Bemutatása Tartalom Hálózati eszközök menedzsmentje a probléma CS-MARS terminológia, alapfogalmak MARS termékcsalád MARS bevezetése A megvalósított megoldás előnyei,

Részletesebben

Riverbed Sávszélesség optimalizálás

Riverbed Sávszélesség optimalizálás SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs zrt. T.: 467-70-30 F.: 467-70-49 info@scinetwork.hu www.scinetwork.hu Riverbed Sávszélesség optimalizálás Bakonyi Gábor hálózati mérnök Nem tudtuk, hogy lehetetlen,

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

Hálózatba kapcsolt adatbázisok. Erős Levente, TMIT eros@tmit.bme.hu 2011.

Hálózatba kapcsolt adatbázisok. Erős Levente, TMIT eros@tmit.bme.hu 2011. Hálózatba kapcsolt adatbázisok Magas rendelkezésreállás Erős Levente, TMIT eros@tmit.bme.hu 2011. Tartalom Mi az, hogy rendelkezésreállás? Miért fontos? Hogyan mérjük? Mitől sérül? Védelmi szintek Rendelkezésreállási

Részletesebben

Statisztikai szoftverek Molnár Gábor József

Statisztikai szoftverek Molnár Gábor József Statisztikai szoftverek Molnár Gábor József SAS-ban megírt programok megvalósítása SQL-lel Bevezetés A SAS, statisztikai szoftver, egy önálló adatkezelési nyelvvel rendelkezik; ez a SAS BASE amely segítségével

Részletesebben

NOLLEX Nemzetközi Kft. Magyarországi kizárólagos disztribútor. www.nollex.hu www.webroot.hu

NOLLEX Nemzetközi Kft. Magyarországi kizárólagos disztribútor. www.nollex.hu www.webroot.hu NOLLEX Nemzetközi Kft. Magyarországi kizárólagos disztribútor www.nollex.hu www.webroot.hu A kártevő-probléma Mennyi új kártevő jelenik meg naponta? A Webroot Intelligence Network 100,000+ egyedi kártevőt

Részletesebben

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft.

DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből. Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft. DW/BI rendszerek kialakítása bevezetői szemszögből Gollnhofer Gábor - Meta Consulting Kft. Bemutatkozás Meta Consulting Kft. BI, DW és CRM rendszerek tervezése és kialakítása rendszerintegráció, egyedi

Részletesebben

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Oracle Felhő Alkalmazások: Gyorsabb eredmények alacsonyabb kockázattal Biber Attila Igazgató Alkalmazások Divízió 2 M I L L I Á RD 4 1 PERC MINDEN 5 PERCBŐL 5 6 Ember használ mobilt 7 FELHŐ SZOLGÁLTATÁS

Részletesebben

Adatbáziskezelı-szerver SQL. Relációs adatbázis-kezelık. Relációs adatszerkezet. Házi feladat 2012.03.05.

Adatbáziskezelı-szerver SQL. Relációs adatbázis-kezelık. Relációs adatszerkezet. Házi feladat 2012.03.05. 1 2 Adatbáziskezelı-szerver Általában dedikált szerver Optimalizált háttértár konfiguráció Csak OS + adatbázis-kezelő szoftver Teljes memória az adatbázisoké Fő funkciók: Adatok rendezett tárolása a háttértárolón

Részletesebben