美國當?shù)貢r間2019年8月5日，惠普企業(yè)(Hewlett Packard Enterprises，紐約證券交易所股票代碼：HPE)宣布收購 MapR Technologies Inc. 的業(yè)務資產(chǎn)!

此交易包括 MapR 的技術，知識產(chǎn)權以及人工智能和機器學習(AI/ML)和分析數(shù)據(jù)管理領域的專業(yè)知識。

MapR 是大數(shù)據(jù)潮流早期階段崛起的三大獨角獸初創(chuàng)公司之一，其余兩家是 Cloudera Inc.和Hortonworks Inc。自2009年成立以來共融資2.8億美元，市值一度超過10億美元。但是它在過去幾個月里一直在尋找買家，今天它終于找到了。

HPE 總裁兼首席執(zhí)行官 Antonio Neri 說：“數(shù)據(jù)爆炸正在創(chuàng)造一個新的智能時代，贏家將成為利用數(shù)據(jù)的力量的人，無論它在哪里。” “MapR 的文件系統(tǒng)技術使 HPE 能夠提供完整的產(chǎn)品組合，以推動人工智能和分析應用，并增強我們幫助客戶管理端到端數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力。”

MapR 產(chǎn)品組合將支持 HPE 現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其中包括11月份收購的 BlueData 軟件。BlueData 的軟件提供了一種基于容器的方法，用于在裸機，云或混合平臺上啟動和管理 Hadoop，Spark 和其他環(huán)境。

許多公司都使用 MapR 的平臺來存儲和處理大量數(shù)據(jù)。 MapR 平臺提供了許多運行分布式應用程序的功能。該軟件公開了針對 S3 存儲的 API，以及用于 HDFS，POISX，NFS 和 Kafka 的 API。不過對于那些正在使用 MapR 產(chǎn)品的客戶來說，他們會得到持續(xù)的支持，并且可以持續(xù)續(xù)訂服務。Antonio Neri 表示，HPE 并未將 MapR 的傳統(tǒng) Hadoop 業(yè)務作為其決策的一個因素，但它也打算無限期地支持這些客戶。 “我們希望最大限度地保留這些客戶”他說。“其中一些客戶從 [Hadoop HDFS文件系統(tǒng)]開始，已經(jīng)進入實時流，現(xiàn)在正在擴展到人工智能和機器學習。 從我們的角度來看，市場正在擴大。“

MapR 技術將融入 HPE 的智能數(shù)據(jù)平臺，這是一套用于數(shù)據(jù)生命周期管理的技術。”MapR 的分布式文件系統(tǒng)提供了一種數(shù)據(jù)結構的功能，允許人們在任何地方管理他們的分析，” Patrick Osborne 說。 “我們沒有一種技術可以讓客戶這樣做。MapR的持久性容器存儲，數(shù)據(jù)湖和流數(shù)據(jù)技術特別具有吸引力。“

此次資產(chǎn)收購加速了 HPE 的智能數(shù)據(jù)平臺建設，并幫助客戶針對關鍵型大數(shù)據(jù)工作流提供優(yōu)化工作負載解決方案 - 無論是云原生還是內(nèi)部部署。

MapR 數(shù)據(jù)平臺通過以下方式為下一代邊緣到云的 AI/ML 和分析數(shù)據(jù)管道奠定基礎：

為有狀態(tài)的基于容器的應用程序擴展 BlueData 功能。BlueData 和 MapR 技術的結合使數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師能夠在幾分鐘內(nèi)將內(nèi)部，混合云和多云環(huán)境中的 AI/ML 和分析數(shù)據(jù)管道拼接在一起。

通過 ISV 合作伙伴提供的更廣泛的 AI/ML 和分析數(shù)據(jù)、引擎、應用程序和工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和使用。MapR 允許在同一環(huán)境中使用多個工作負載，并提供廣泛的 API 以便于訪問。

確保在 AI/ML 和分析數(shù)據(jù)管道中實現(xiàn)一致的方法來加密、管理、保護和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)，最少達到 EB 規(guī)模。

簡化從邊緣到云的 AI/ML 、分析數(shù)據(jù)的管理和處理。MapR 多云和容器支持確保應用程序在運行 MapR 數(shù)據(jù)平臺的不同環(huán)境中實現(xiàn)無縫移植。

在5月下旬公布資金困難之后，MapR 幾個月來一直在尋找買家。在第一季度糟糕的情況下，一些客戶和潛在客戶推遲了軟件訂閱，外部資金交易崩潰，迫使公司通知員工可能會停止運營。此次被 HPE 收購對 MapR 來說是一個喜憂參半的結果。

作者：胖頭魚666  來源：開發(fā)愛好者社區(qū)

標簽： Hadoop 分析數(shù)據(jù)

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