MRS nutzt die Kompatibilit?t mit Open-Source-APIs, um eine schnelle und effiziente Computing-Engine bereitzustellen, mit der Sie riesige Mengen an Daten zu Fahrzeugstatus, Telemetrie und Benutzererlebnis analysieren k?nnen.

• Einheitliche, skalierbare Full-Stack-Datenplattform

  MRS ist eine Cloud-Native-Big-Data-Plattform der Unternehmensklasse, mit entkoppelter Speicher- und Rechenarchitektur für einfachere und flexiblere Skalierbarkeit.

• Multi-Engine-Verarbeitung für hybride Workloads

  MRS bietet Open-Source-Komponenten, die bei Bedarf frei kombiniert werden k?nnen und die Verarbeitung komplexer Services in Echtzeit oder offline unterstützen.

• Hohe Leistung zu niedrigen Kosten

  Storm kann Echtzeit-Streamingdaten von Kafka für Echtzeit-Computing und -Analysen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz abrufen.

MRS erfüllt die strengen Anforderungen der Versicherungsbranche in Bezug auf Compliance, Sicherheit und Zuverl?ssigkeit. Für Versicherungsunternehmen, die sich schnell umstellen müssen, kann eine traditionelle Architektur rasch wiederaufgebaut und bereitgestellt werden. Die digitale Transformation vereinfacht und beschleunigt die Innovation und Weiterentwicklung von Services.

• Robuste Sicherheit

  Erfüllt branchenspezifische regulatorische Anforderungen und schützt vertrauliche Kundendaten.

• Dedizierte Ressourcen

  Stellt dedizierte MRS-Cluster und exklusive Ressourcen bereit und entkoppelt Rechenressourcen vom Speicher.

• Flexible Erstellung, Full-Stack, einfache Betriebs- und Wartungsvorg?nge

  Erm?glicht Benutzern die Erstellung einer Full-Stack-Big-Data-Plattform mit nur wenigen Klicks und bietet eine Plattform-Management-Schnittstelle der Unternehmensklasse, die Betrieb und Wartung vereinfacht.

MRS wird für die intelligente Verwaltung von Logistik- und Lieferkettenrouten eingesetzt, um die Effizienz des Servicebetriebs zu verbessern und die Kosten deutlich zu senken.

• Hoher Durchsatz und geringe Latenz

  Dedizierte MRS-Kafka-Cluster mit hohem Durchsatz, hoher Verfügbarkeit und geringer Latenz erm?glichen den Echtzeitzugriff auf Millionen von Nachrichten.

• Umfangreiche Datenanalyse und schnelle Verarbeitung

  MRS Spark unterstützt die Datenverarbeitung im gro?en Rahmen. MRS HBase kann Logistikdaten in Millisekunden laden und aktualisieren sowie Petabytes von Zeitreihendaten abfragen und analysieren.

• Mehr Intelligenz mit KI

  MRS nutzt KI für Big Data Mining und stellt pr?zise und intelligente Prognose- und Analysefunktionen für Logistikunternehmen, Marketing und Betriebsmanagement bereit.

MRS ist eine zentrale, offene Plattform für die Big-Data-Verarbeitung für die intelligente Aufzugsverwaltung. Die Plattform ist flexibel und anpassbar genug, um sich an nahezu jedes Szenario anzupassen.

• Offen und flexibel

  MRS stellt eine gro?e Auswahl an Computing-Produkten und Speicher-Hardware zur Verfügung, um spezifische Anforderungen zu erfüllen und Ihnen beim Aufbau einer einheitlichen und offenen Big-Data-Plattform zu helfen. Die L?sung bietet leistungsstarke Computing-Engines, unbegrenzten Speicherplatz und erm?glicht die flexible Integration von Servicekomponenten.

• Hohe Leistung und Kapazit?t

  MRS Kafka arbeitet mit leistungsstarken General Network Enhancement (C3ne) ECS zusammen, um den Echtzeitzugriff auf Daten für Millionen von Aufzügen zu erm?glichen.

• KI-Unterstützung

  MRS unterstützt GPUs mit Hochgeschwindigkeits-Funktionen für Parallelverarbeitung und Gleitkomma-Computing in Echtzeit, die für Codierung und Decodierung, Deep Learning und die wissenschaftliche Datenverarbeitung nützlich sind.

MRS Hadoop bietet zuverl?ssige, leistungsstarke Big-Data-Speicherung und -Analyse für intelligente Wasserverwaltung.

• Einheitliche und skalierbare Datenplattform

  MRS stellt eine Big-Data-Plattform der Unternehmensklasse mit Open-Source-Komponenten bereit, die flexibel gestapelt werden k?nnen und eine komplexe Serviceverarbeitung in Echtzeit oder offline unterstützen.

• Hoher Durchsatz und geringe Latenz

  Storm kann Echtzeit-Streamingdaten von Kafka für Echtzeit-Computing und -Analysen mit hohem Durchsatz und geringer Latenz abrufen.

• Integration verschiedener Datentypen

  Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten k?nnen berechnet und verarbeitet werden. Daten aus traditionellen Data Warehouses k?nnen problemlos migriert werden, wodurch die Untersuchung und Analyse quellenübergreifender Daten vereinfacht wird.

?ber Kafka und Flume kann in Echtzeit auf Spielprotokolldaten zugegriffen werden. Spark Streaming verarbeitet und analysiert dann die Daten in Echtzeit und speichert die Analyseergebnisse in HBase oder Hive für eine schnelle Analyse von Spielwerbung, Datenabfragen und -Analysen sowie Umsatzanalysen.

• Einheitliche und skalierbare Datenplattform

  MRS bietet eine Big-Data-Plattform der Unternehmensklasse mit Open-Source-Komponenten, die flexibel gestapelt werden k?nnen, um hochkomplexe Anforderungen an die Serviceverarbeitung zu erfüllen.

• Echtzeitdaten und hoher Durchsatz

  MRS Kafka und Flume erfassen Echtzeitdaten und integrieren sie in leistungsstarke General Network Enhancement (C3ne) ECS für den Echtzeitzugriff auf riesige Datenmengen.

MRS bietet Big-Data-Cloud-Services der Unternehmensklasse, mit denen Kraftwerksbetreiber Hadoop, Spark, HBase, Storm und andere Big-Data-Komponenten für die vorausschauende Ger?tewartung nutzen k?nnen.

• Einheitliche Big-Data-Plattform

  MRS stellt eine Big-Data-Plattform der Unternehmensklasse mit Open-Source-Komponenten bereit, die flexibel gestapelt werden k?nnen und eine komplexe Serviceverarbeitung in Echtzeit oder offline unterstützen.

• Massive Datenerfassung

  MRS Kafka und Sqoop unterstützen mehrere Methoden zur Datenerfassung, wodurch die Echtzeiterfassung von Millionen von Nachrichten erleichtert wird.

• Einfache Integration

  SQL-APIs k?nnen verwendet werden, um mehrdimensionale Daten zur einfachen Datenuntersuchung und -Analyse abzufragen.