Разделы

Цифровизация Бизнес-приложения Инфраструктура

SAP HANA обеспечивает гибкий подход в выборе серверного оборудования

Компания SAP СНГ обнародовала результаты исследования о совместимости инновационного решения SAP HANA с продукцией поставщиков программно-аппаратных средств в России. Согласно данным компании, на сегодняшний день более 60 различных моделей серверов крупных поставщиков программно-аппаратных средств, включая IBM, HP, Hitachi, Fujitsu, Dell, NEC, Huawei и других, сертифицировано для SAP HANA.

Как известно, в настоящее время, большинство крупных компаний столкнулись лицом к лицу с проблемой эффективной обработки больших объемов данных и необходимостью ускорения работы аналитических и транзакционных систем. Большинство специализированных решений существующих на рынке и предназначенных для такого ускорения, привязывают компанию к использованию серверов определенного производителя. SAP HANA предоставляет совершенно новый подход и к обработке больших объемов данных, и к выбору программно-аппаратных средств для реализации этого процесса, подчеркнули в SAP.

Дискуссия в метавселенной: ИИ, обмен данными и иммерсивные сценарии
ИТ в банках

«Вы не “привязываетесь” к определенной модели аппаратного обеспечения и можете использовать любое сертифицированное для SAP HANA оборудование, даже самый обычный сервер с Intel процессорами и увеличенным объемом оперативной памяти, — подчеркнул Дмитрий Шепелявый, директор департамента технологических решений SAP СНГ. — И наше сотрудничество с партнерами по поставкам “железа” для SAP HANA означает для клиентов, осуществляющих закупку нового оборудования, гибкость как с ценовой, так и с технической стороны, соответствуя индивидуальным потребностям и возможностям каждого заказчика».

Отметим, что решение SAP HANA — стратегическое направление развития SAP — является частью единой платформы SAP Real Time Data Management Platform и может быть использовано в качестве базы данных для решений комплекса SAP Business Suite, а также как платформа разработки систем, ориентированных на обработку больших объемов данных в режиме реального времени.

Татьяна Короткова