National Instruments trägt mit seinen Systemen für Ingenieure und Wissenschaftler zur Bewältigung der weltweit größten technischen Herausforderungen bei. Das Unternehmen gibt heute bekannt, gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise (HPE) (Nasdaq: HPE) an der Entwicklung validierter Big Analog Data™-Lösungen zu arbeiten, die auf der NI DataFinder Server Edition und HPE Moonshot Systems basieren. Um heutige Sensordaten zu sammeln und zu verwalten, benötigen Ingenieure Lösungen, die sich grundlegend von klassischen Big-Data-Lösungen unterscheiden. Durch die Zusammenarbeit von HPE, einem weltweiten Marktführer im Bereich der Informationstechnologie, und NI, einem führenden Unternehmen in der Datenerfassung und -analyse, soll Anwendern nun eine validierte Best-in-Class-Lösung bereitgestellt werden. Die aus Hard- und Softwarekomponenten bestehende Lösung dient dazu, die Herausforderungen bei der Verwaltung riesiger Datenmengen zu bewältigen und die Entscheidungsfindung effizienter zu gestalten.

„Bei der DataFinder-Moonshot-Lösung für Big Analog Data™ handelt es sich um ein besonders leistungsstarkes System, mit dem Anwender Produktions-, Prüf- und IoT-Daten noch schneller bereitstellen und analysieren können“, so Dr. Tom Bradicich, Vice President und General Manager, Servers und IoT Systems bei HPE. „Mit dieser validierten Lösung von HPE und NI sind Kunden in der Lage, ihre Integrationsrisiken zu senken.“

Durch die Kombination der mehrfach ausgezeichneten HPE Moonshot Systems mit der DataFinder Server Edition steht Anwendern eine vollständige, vorab validierte und getestete Lösung zur Verwaltung und Analyse komplexer, dateibasierter Sensordaten zur Verfügung. Da die DataFinder Server Edition auf den HPE-Moonshot-Serverblades ausgeführt wird, lassen sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten von jedem Datenerfassungs- und -analyseknoten verwalten.

„Das IoT und die wachsende Anzahl vernetzter Systeme sorgen dafür, dass unsere Kunden mehr Daten als je zuvor sammeln“, so Eric Starkloff, Executive Vice President of Global Sales and Marketing bei NI. „Je mehr Daten sie zuverlässig und präzise analysieren können, desto besser lassen sich Prüfergebnisse dokumentieren und daraus fundierte Entscheidungen ableiten, um die Effizienz und den Entwurf von Anwendungen zu optimieren.“