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Big Data: ricerca e analytics con Sinequa 9 ES

È disponibile la nuova release di Sinequa, sistema per la ricerca e l'analisi dei Big Data, dalla diffusione in rapida crescita nel nostro Paese dopo l'ingresso avvenuto nel 2010 grazie a Securicomm.

Stando a quanto comunicato dalla casa madre, Sinequa ES Version 9 fornisce un'ampia gamma di nuove funzionalità, la principale delle quali concerne l'integrazione e l'utilizzo di Hadoop e di Mahout, il nuovo progetto Apache.

È questa la caratteristica che fa della 9 una major release, dichiara infatti il Ceo di Sinequa, Alexandre Bilger, chiarendo: "L'integrazione di Hadoop/Mahout rinforza la nostra posizione sui big data, fornendo capacità di classificazione automatica, clustering e analisi predittiva".Inoltre, Bilger sottolinea che questo impegno su Hadoop non cambia il posizionamento sulle capacità real-time (che non è "pane" per Hadoop) in termini di ricerca e analytics sui big data.

Su questo fronte i miglioramenti riguardano un "hyper index", cioè "un'indicizzazione del nostro indice", spiega ancora il Ceo, senza però scendere nei dettagli, ma solo aggiungendo che questo fornisce agli utilizzatori informazioni più concentrate in tempo reale, contemporaneamente semplificando l'interfaccia.

Buona parte delle nuove caratteristiche sono frutto di una ricerca e sviluppo ispirata dai progetti dei clienti stessi, come un cospicuo numero di connettori a diverse fonti di dati, per un totale di 140, comprendenti, tra le altre, PTC Windchill, Mongo DB, Scality, Office 365.

Altre aggiunte anche in termini di linguaggi esplorati, oggi 19, con novità "asiatiche", tra cui cinese, giapponese, coreano.

Sinequa 9 comprende anche funzioni di geo-localizzazione, per esempio per legare persone a luoghi o per tener conto delle distanze nell'assegnare un punteggio.

Altra novità, l'integrazione con Amazon Web Services (AWS), i cui clienti possono utilizzare un "elastic" grid di Sinequa ospitato su Amazon, come spiegano i responsabili del prodotto.

Con l'aggiunta di alcuni servizi AWS, tale "elasticità" permette ai clienti di scalare senza discontinuità in termini di capacità computazionale, per esempio per indirizzare una nuova grande sorgente di dati o per aggiungere un numero elevato di utenti.