Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Технологии, разработанные для анализа соцсетей, находят применение в бизнесе

3, август 2015  —  Российская компания Opiner, специализирующаяся на анализе данных из социальных сетей, открыла свободный доступ к своим технологиям обработки текстов. Это даст бизнесу расширенные возможности аналитики на базе высоконадежной облачной платформы, либо на собственных серверах.

Пользователи продуктов Opiner теперь могут использовать ПО не только для обработки данных из социальных сетей, но и для поиска по внутрикорпоративным документам. Решение Opiner Search позволяет структурировать информацию и анализировать ее для выявления тенденций и принятия решений в рамках корпоративных бизнес-процессов.

Хранить данные можно как на собственных серверах, так и на базе высоконадежной облачной платформы.

Одним из первых сервисом по мониторингу текстов в социальных сетях Opiner Monitoring воспользовалось PR-агентство «Гуров и партнеры». «Агентство тратит на мониторинг и анализ текстов огромное количество человеко-часов, – комментирует специалист по медиааналитике «Гуров и партнеры» Евгений Глушаков. – При этом имеющиеся на рынке инструменты либо слишком дороги, либо слабо кастомизируются под нужды наших заказчиков. Первый опыт использования Opiner Monitoring показал применимость данного инструментария для консалтингового бизнеса».

Для решения задач семантического анализа больших данных (Big Data) Opiner открывает разработчикам доступ к своему API. В рамках Opiner API пользователям открыт такой функционал как Opiner Sentiment (определение тональности текста), Opiner Semantics (семантическая разметка текстов) и Opiner Clustering (поиск похожих текстов в огромных массивах данных).

«Многие компании располагают большими объемами неструктурированной информации, – отмечает Илья Четвёркин, основатель Opiner. – Быстрый доступ и качественный анализ этой информации возможен при использовании специализированных средств, таких как поисковые индексы и онтологические ресурсы. Opiner обеспечивает пользователям технологические возможности и удобный интерфейс для загрузки и интеллектуальной обработки информации».

Об Opiner:

Opiner – это сервис, который позволяет интеллектуально обрабатывать большие массивы текстовых данных в сети и корпоративных хранилищах для аналитики и принятия решений на их основе.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Opiner

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.