La necesidad de grandes bases de datos , va en crecimiento acelerado, en este campo de crujido de lotes gigante de datos, tales como la secuenciación de genes, la interpretación de datos sísmicos, streaming de video 3-D, y modelos financieros. Las personas que están tratando de construir software, que da sentido a estos datos, se reúnen en la conferencia de Supercomputación de 2010, en Nueva Orleans esta semana.
El problema con los datos grandes, dijo Bill Hilf, director general del grupo de informática técnica del servidores de Microsoft, y herramientas de negocios, es que "no son ampliamente accesibles y disponibles. No es como usted tira de
un navegador y se puede decir: '. Dime lo que sucedería [para el medio ambiente] si apagamos todas las plantas de carbón en China, "Su grupo trabaja en la fabricación de este tipo de computación más accesible en Azure.
un navegador y se puede decir: '. Dime lo que sucedería [para el medio ambiente] si apagamos todas las plantas de carbón en China, "Su grupo trabaja en la fabricación de este tipo de computación más accesible en Azure.
Microsoft, dijo hoy que es la adición de características de Azure, diseñado para que sea más fácil para las personas y las organizaciones, más pequeñas para acceder a la potencia de supercomputación de la nube.
Secuenciación de proteínas. Microsoft está poniendo a toda la base de datos de secuencias de proteínas, BLAST, en Azul, para que las pequeñas organizaciones de investigación, puedan tener acceso a él. Creado por el Centro Nacional
de Información Biotecnológica, BLAST, es una base de datos de todas las secuencias de proteínas conocidas. Los
investigadores, utilizan la base de datos para identificar nuevas especies, el desarrollo de fármacos y desarrollo de los biocombustibles.
de Información Biotecnológica, BLAST, es una base de datos de todas las secuencias de proteínas conocidas. Los
investigadores, utilizan la base de datos para identificar nuevas especies, el desarrollo de fármacos y desarrollo de los biocombustibles.
Microsoft, ofrece ejemplos de grandes y pequeños. Un grupo de investigación de la Universidad de Washington, lo probaron, y fue capaz de buscar 5.000 secuencias de proteínas, en un tiempo de 30 minutos y el costo del equipo es de $ 150.
En el lado más grande, el Children's Hospita,l hizo una búsqueda de la base de datos, 10 millones de proteínas, que duró seis días y un costo de $ 18.000. "Los niños dijeron," No tenemos manera de hacer esto. Podríamos ir a construir un centro de datos '", dijo Hilf. "Un sistema comparativo, sólo el hardware por sí solas serían más de $ 3 millones, por no
hablar de todos los trabajadores y la dirección."
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