柏安娜表示，英特爾的可信分析平臺(TAP)，是一個開源的平臺級服務(wù)，專門適合數(shù)據(jù)科學(xué)家和應(yīng)用開發(fā)人員，能夠為用戶提供預(yù)測性的模型和數(shù)據(jù)模型服務(wù)。“我們歡迎大家參與TAP做出貢獻，使得整個分析解決方案開發(fā)和部署變得更加簡便，以此為基礎(chǔ)，來為數(shù)據(jù)分析市場提供更多服務(wù)。”
這些產(chǎn)品全面支持當前蓬勃興起的數(shù)據(jù)分析類應(yīng)用，例如機器學(xué)習(xí)?？拼笥嶏w研究院副院長王智國博士指出，科大訊飛的人工智能開放平臺每天在線交互達到近20億次，這些工作都離不開一個強大的計算平臺。“我們和英特爾更加深度的合作，在源頭上進行軟硬件一體化整合，必將能夠創(chuàng)造出更多更先進的人工智能解決方案，共同推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。”
批處理本是大型機時代的主題，近十年來隨著HadoopMapReduce的關(guān)注度逐漸增加，批處理現(xiàn)在又重新成為熱門主題。但是 Hadoop分布式供應(yīng)商的高級管理人員認為，ApacheSpark和其它流處理架構(gòu)正在改變現(xiàn)狀。
JackNorris是MapR公司前任首席營銷官及現(xiàn)任數(shù)據(jù)和應(yīng)用高級副總裁，他認為，隨著ApacheSpark加入Hadoop，我們將看到更多實時應(yīng)用和批處理架構(gòu)，事件流與大數(shù)據(jù)存儲是配套的。
MapR公司與Hortonworks公司、Cloudera公司一起共同打造Hadoop并帶來了商業(yè)價值。而現(xiàn)在，SparkStreaming和其它相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)給大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來了變化，這似乎刺激了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)新一輪的變革。
Spark已經(jīng)成為了原生Hadoop組件特別有用的補充。Norris估計MapR的Hadoop分布式用戶有一半正在使用Spark，可能用于生產(chǎn)環(huán)境的不同場景。
他表示，Spark引發(fā)了一連串興奮點，其中一部分原因是因為MapReduce編程比較困難，在早期MapReduce編程基本就是Hadoop計算的代名詞。
“Spark使開發(fā)變得相對容易了。它引入了新的API，支持使用Scala和Python編程語言，這樣開發(fā)應(yīng)用就更方便了。同時，它還幫助實現(xiàn)了流分析的結(jié)構(gòu)化，”Norris補充道。
Spark可以監(jiān)視到事件到達并且執(zhí)行自動聚合和過濾，從而把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息，Spark使這些工作變得更加容易。Norris表示，一些應(yīng)用由于整體系統(tǒng)限制不得不在批處理模式下工作，但是這種情況正在改變。