Arenadata Hadoop Platform (ADH)

ADH включает не только базовые составляющей экосистемы Hadoop, такие как HDFS (система распределенного хранения) и YARN (менеджер ресурсов), но и дополнительные модули для управления кластерами, обеспечения безопасности и интеграции с аналитическими инструментами.

Это упрощает развертывание платформы даже в сложных IT-инфраструктурах.

Назначение и ключевые функции

Arenadata Hadoop Platform — это не просто хранилище данных, а полноценная экосистема для цифровой трансформации бизнеса. Она подходит компаниям, которые хотят:

• Управлять большими данными без ограничений по объему или формату.
• Внедрять AI и машинное обучение с минимальными затратами.
• Соответствовать требованиям регуляторов (152-ФЗ, импортозамещение).

С ADH вы получаете надежную, масштабируемую и экономичную платформу, которая растет вместе с вашими задачами.

1. Хранение и обработка данных любого масштаба

• Распределенное хранение: Информация разделяется на блоки и сохраняется на разных серверах, обеспечивая надежность и защиту от потерь.
• Параллельная обработка: Задачи делятся на части и выполняются одновременно на нескольких узлах, что ускоряет анализ даже петабайтных массивов.
• Поддержка разноформатных данных: Логи, документы, медиафайлы, данные с IoT-датчиков — всё хранится в единой среде.

Примеры применения:

• Резервное копирование баз данных (например, Oracle, PostgreSQL).
• Управление цифровым контентом (архивы, документооборот).
• Анализ потоковых данных (транзакции, метрики с оборудования).

2. Создание озер и фабрик данных

• Централизованное хранилище: Все данные компании доступны в одном месте, что устраняет «информационные силосы».
• Быстрое тестирование гипотез: Развертывание изолированных «песочниц» для экспериментов с аналитикой и ML-моделями.
• Совместимость с инструментами: Интеграция с BI-системами (Tableau, Power BI), языками программирования (Python, R) и фреймворками (Spark, Kafka).

3. Машинное обучение и AI

• Обучение моделей на больших данных: Использование библиотек (MADlib) для создания алгоритмов прогнозирования и классификации напрямую в SQL-среде.
• Распределенные вычисления: Запуск ML-задач через Apache Spark для ускорения обработки.
• Эксплуатация моделей: Внедрение готовых решений в бизнес-процессы без перевода данных в сторонние системы.

4. Импортозамещение и миграция

• Переход с иностранных платформ: Полная замена Oracle BDA, Cloudera и аналогов с сохранением функционала.
• Снижение рисков: Поддержка российских ОС и сертифицированных средств защиты информации.

Преимущества Arenadata Hadoop

• Масштабируемость: Возможность увеличения кластера до тысяч узлов для работы с растущими объемами данных.
• Безопасность: Шифрование данных, разграничение доступа, аудит действий.
• Экономия: Снижение затрат на лицензии и обслуживание по сравнению с зарубежными аналогами.
• Гибкость: Поддержка облачных и локальных развертываний (on-premise).

Технические особенности

• Архитектура: Основана на Apache Hadoop с доработками для корпоративного использования.

• HDFS: Распределенная файловая система для хранения данных.
• YARN: Администрирование кластерных ресурсов.
• Spark: Ускорение аналитических вычислений за счет использования оперативной памяти.
• Hive: SQL-интерфейс для обработки больших объемов информации.
• Интеграция: Совместимость с СУБД (PostgreSQL, MySQL), системами потоковой аналитики (Kafka), BI-инструментами.

Сертификация и соответствие требованиям

Госрегистрация ПО:

• Номер: 2019660896 (15.08.2019).
• Включен в реестр отечественного ПО (No6355 от 07.04.2020).
• Сертификат ФСТЭК: No4821 (действует до 13.06.2024).

• Отечественные: РЕД ОС 7.3, Alt Linux 8.4, Astra Linux 1.7.
• Иностранные: Ubuntu, CentOS, RHEL.

Сценарии использования

• Телеком: Анализ трафика, прогнозирование нагрузки, персонализация тарифов.
• Финансы: Обнаружение мошенничества, скоринг, риск-менеджмент.
• Ритейл: Управление цепочками поставок, прогнозирование спроса, анализ клиентского поведения.
• Промышленность: Мониторинг оборудования, предиктивная аналитика, оптимизация производства.