Compuware erweitert APM-Lösung für Big Data Compuware erweitert APM-Lösung für Big Data - Computerwelt

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06.03.2014 Wolfgang Franz/pi

Compuware erweitert APM-Lösung für Big Data

Compuware verspricht höhere Transparenz in Hadoop, NoSQL und Cassandra.

Compuware APM for Big Data.

Compuware APM for Big Data.

© Compuware

Compuware, Spezialist für Performance-Technologie, hat eine neue Version von Compuware APM for Big Data herausgegeben. Die Lösung bietet nun erweiterten Support und sofort nutzbare Dashboards zur Optimierung von Big Data-Projekten durch höhere Transparenz in Hadoop-, NoSQL- und Cassandra-Installationen. Damit erhalten Unternehmen tiefere Einblicke in Big Data Workloads und Transaktionen, um die Ursache von Geschwindigkeitsproblemen oder Ausfällen in kürzester Zeit zu ermitteln.

Die Erweiterungen für Hadoop liefern Betriebsteams detaillierte Informationen über die aktivsten Nutzer eines Clusters mit automatischer Profilerstellung von arbeitsintensiven Aufgaben. Problemmuster, inklusive Datenverteilung über das Netzwerk, lassen sich ebenso schnell identifizieren wie die Nutzung und Nachverfolgung von Ressourcen zur Weiterbelastung.

Die Neuerungen in Compuware APM for Big Data umfassen unter anderem:

  • Erweiterte und sofort nutzbare Dashboards für Hadoop mit direkter Korrelation von Map- und Reduce-Aufgaben zu den Nutzern, Pools, Abfragen und Jobs. Dies ermöglicht umfassende Einblicke in die Performance des Clusters hinsichtlich Hadoop-spezifischer Metriken und Ressourcen, die von den Jobs verwendet werden.
  • Support für Hadoop 2 und Hortonworks Data Platform (HDP) 2.0 – die einzige Hadoop-Distribution, die Windows unterstützt.
  • Detailliertere Einblicke in Hadoop Distributed File System (HDFS) und in die Bewegung von Daten im Cluster. Damit können Unternehmen Problemmuster identifizieren sowie durch Lokalisierung der Daten ihre optimale Verteilung gewährleisten.
  • Vollständiger Support für Cassandra, inklusive dem kürzlich veröffentlichten CQL3. Unternehmen können Transaktionen vollständig optimieren, indem sie die aktuellen Versionen von MongoDB, Hbase und vielen anderen NoSQL-Datenbanken nutzen.
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