雷鋒網消息， 在昨日聖約瑟舉行的 Strata+Hadoop World 大會上， 美國大資料服務商 Cloudera 發佈了 Cloudera Data Science Workbench —— 一個運行於 Cloudera Enterprise， 自助式的資料科學開發環境。 目前該全新研發的軟體尚在 beta 內測階段。
雷鋒網獲知， 相關技術來自於 Cloudera 去年收購的資料科學初創公司 Sense.io。 該產品的最大特點是原生支援 Apache Spark、Hadoop 和 R、Python、Scala 等開發語言。 開發者能在 Cloudera 的企業平臺上同時使用這些工具和語言， 這將加速資料分析專案從研發到最終產品的過程。
Cloudera 高級副總裁 Charles Zedlewski 表示：
“Cloudera 專注於提升資料科學和工程團隊的使用體驗， 尤其是想要用 Spark 來協助資料處理和機器學習， 來對分析任務進行擴展的用戶。 對 Sense.io 的收購， 以及其團隊的加入， 為該產品提供了牢固的基石。 Data Science Workbench 向我們的客戶， 提供了開展大規模自助式資料科學工作的能力。 ”
Charles Zedlewski (中)
那麼， Cloudera Data Science Workbench 具體能夠帶來什麼？
對於資料科學家：
能在多個開源軟體庫和框架上使用 R, Python 和 Scala。 可以直接在流覽器使用。
使用 Spark 和 Impala， 能直接從十分安全的 Hadoop 資料簇獲取資料。
與團隊分享經驗。
對於 IT 管理者：
給你的資料科學團隊更高的工作靈活性
服從完整的 Hadoop 安全方案， 尤其是 Kerberos
既能在本地運行， 也能在雲端。
現在， 正是資料科學開源浪潮一浪高過一浪， 不但席捲 Python 和 R語言生態， 還吸納進各個深度學習框架（比如 Tensorflow、Microsoft Cognitive Toolkit、MXnet、BigDL 等）的時候。
雷鋒網消息， 在大會上 Charles Zedlewski 進一步解釋道：
“我們的 IT 企業客戶往往對於怎麼讓資料科學家在分享環境下工作十分頭疼。 這是由於， 資料科學家們的需求十分多樣， 尤其是涉及到開源工具。 這經常導致重複工作、有限的安全性和管理， 以及 analytic silos。 同時， 資料科學家一直在尋找， 把他們的工作擴展到更大的資料集和更強大計算平臺上的方法。 通過 Data Science Workbench， Cloudera 説明 IT 團隊和資料科學家相互協作， 把更多用戶帶到共用的環境中。 我們的方案既保證靈活性， 又在關鍵的安全環節不妥協。 ”
詳情：https://www.cloudera.com/products/data-science-and-engineering/data-science-workbench.html
via globe news wire