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MapR Technologies y VMware han colaborado para hacer que sea más sencillo para las empresas virtualizar aplicaciones de big data y obtener un mejor soporte al mismo tiempo.
Las compañÃas han colaborado para certificar para vSphere la distribución MapR de Apache Hadoop, un framework para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. La certificación permite que las empresas desplieguen y corran de manera más sencilla la distribución MapR de Hadoop en vSphere, y reciban soporte comercial.
Para las empresas que no quieren correr sus implementaciones de big data en una nube pública, virtualizar las aplicaciones permite que los departamentos TI utilicen el hardware de manera más eficiente y ganen más control sobre sus recursos, de acuerdo a VMware.
Los esfuerzo de VMware para hacer que su plataforma de virtualización sea más amigable para big data dio un importante paso el año pasado cuando introdujo Serengeti, un proyecto de código abierto que ayuda a las empresas a desplegar, administrar y escalar Apache Hadoop en ambientes virtuales y de nube. El más reciente release ofrece soporte para MapR asà como al almacén de datos Apache HBase.
Para una empresa como MapR, asociarse con proveedores de mayor tamaño es importante, porque da credibilidad tanto a la propia compañÃa como a su tecnologÃa. La empresa está poniendo un gran énfasis en las asociaciones, sostuvo Alan Geary, director senior de Desarrollo Global de Negocios de MapR Technologies, en un post que anunciaba la certificación VMware.
Para las empresas que sà quieren correr sus aplicaciones de big data en una nube pública, MapR ya se ha asociado con Amazon Web Services, Google y Hewlett-Packard.
La compañÃa ofrece tres ediciones de su plataforma big data para Hadoop. La M3 Edition es gratuita y se encuentra disponible para uso ilimitado en producción, y tiene soporte de la comunidad. La M5 Edition agrega caracterÃsticas como mirroring y snapshots, y ofrece soporte completo y parches en demanda. La edición más avanzada es la M7, la cual agrega incluso más caracterÃsticas, como escalabilidad ilimitada para los datos de tabla, de acuerdo al sitio web de MapR.
Mikael Ricknäs, IDG News Service
