Усовершенствования программного обеспечения ведущего программно-аппаратного комплекса для работы с Большими данными поможет организациям защищать данные и ускорить получение аналитики стратегического значения. Анонсированы обновления в Oracle Big Data Appliance. Оптимизированный программно-аппаратный комплекс для работы с Большими данными теперь включает интегрированные средства обеспечения безопасности корпоративного класса и предлагает предварительно сконфигурированные средства аутентификации по протоколу Kerberos, авторизацию на базе LDAP и надежный централизованный аудит с использованием Oracle Audit Vault and Database Firewall. Дополнительно Oracle анонсировала новые версии Big Data Connectors и Oracle NoSQL Database с улучшенной функциональностью, производительностью и масштабируемостью.

Технологии обработки и анализа Больших Данных могут открыть возможности для трансформации бизнеса организации, однако, их растущие объемы и сложность управления могут вызывать определенные трудности. Благодаря архитектуре Oracle Unified Information Architecture заказчики могут легко и экономически эффективно интегрировать платформы Hadoop и NoSQL с решениями для хранения данных и бизнес-анализа, чтобы максимально эффективно использовать Большие Данные. Предоставляя масштабируемую платформу для работы с Большими Данными, Hadoop не имеет встроенных средств обеспечения безопасности, что было преградой для многих компаний. Именно поэтому, Oracle усовершенствовала программно-аппаратный комплекс Oracle Big Data Appliance, включив в него средства обеспечения безопасности корпоративного класса для Hadoop.

За счет консолидации и анализа данных аудита Hadoop решение Oracle Audit Vault and Database Firewall обеспечивает выполнение политик безопасности, предупреждая о подозрительных или несанкционированных действиях. Кроме того, консолидированные данные аудита позволяют организациям обеспечивать контроль и формирование отчетов, необходимые для выполнения регулирующих норм и прохождения аудиторских проверок.

Теперь Oracle Big Data Appliance также включает обновления для Hadoop, Oracle Big Data Connectors и Oracle NoSQL Database, которые повышают производительность и масштабируемость, упрощают управление, позволяя быстро и легко анализировать Большие Данные при сведении рисков к минимуму.

«Системы Hadoop и СУБД NoSQL являются революционными технологиями управления Большими данными. Однако большинство решений на рынке не способны удовлетворять строгим корпоративным требованиям, когда безопасность абсолютно необходима и не может подвергаться риску, — отметил Четин Озбютюн, старший вице-президент Oracle по направлению Data Warehousing и Big Data. — Совершенствуя Oracle Big Data Appliance, Oracle предлагает клиентам комплекс для управления Большими данными, соответствующий требованиям к производительности и безопасности корпоративного класса».

Новые функции и возможности включают:

• Обработка XQuery в Hadoop — Oracle XQuery for Hadoop, новый компонент Oracle Big Data Connectors, который способствует использованию стандартных операций XQuery для обработки и преобразования XML-документов, выполняемых параллельно в масштабе всего кластера Hadoop.
• Расширение предиктивного моделирования — в Oracle R Connector for Hadoop добавлены обобщенные линейные модели и алгоритмы факторного анализа. В сочетании с 5-кратным повышением производительности выполнения заданий пользователей MapReduce на базе языка программирования R позволяет организациям быстро создавать сложные предиктивные модели с использованием Больших данных.
• Ускоренная обработка Hadoop — новая функция повышения производительности для Oracle Big Data Appliance Perfect Balance обнаруживает несбалансированность данных и уравновешивает нагрузку на Reduce-фазу программ MapReduce, тем самым повышая общую производительность 
• Рост производительности и масштабируемости NoSQL — Новая версия  Oracle NoSQL Databaseобеспечивает параллельное сканирование данных, значительно сокращая время, затрачиваемое на сканирование баз данных. Oracle NoSQL Database теперь включает поддержку часто запрашиваемых клиентами возможностей, включая поддержку множества центров обработки данных для автоматизации распределения данных.