MapR宣布推出该公司数据平台新版本，加速自动分析的运营影响，提高开发人员和数据科学家的工作效率，降低TCO，简化内部数据中心，云和安全性和存储边缘部署。
“ 客户已明确表示，管理和处理人工智能和分析数据的传统方法留下了重大空白。作为回应，MapR的最新创新使数据科学家和开发人员能够通过利用所有数据获得更具影响力的结果来为分布式AI和分析提供动力， ” Mapo的产品管理和营销高级副总裁Anoop Dawar。“ MapR平台的不断发展体现在这一丰富的新功能版本中，与领先客户密切合作，提供多温度，多协议的本地，边缘和云数据平台。 ”
“ 集成和数据管理是我们先进的联络合金平台的核心，该平台旨在解决医疗保健，金融服务和其他行业中大型全球企业的复杂业务问题。MapR数据平台是ALLOY实现无缝流程的基础为我们的客户安全地和大规模地提供数据， “ 联络技术公司首席信息官Larry Mieldezis说。“ 我们期待新的AI和分析功能，这将为我们的客户提供令人兴奋的新进展，同时简化我们的ALLOY平台的安全性和存储要求。 ”
该公司的主要平台更新包括通过对象分层将数据结构扩展到云存储的创新; 快速摄取擦除编码，以实现更具成本效益的长期数据保留; 安全创新，自动实现整个环境的安全性，支持下一代应用程序的S3 API，提高应用程序的可移植性; 以及一系列分析和实时流式增强功能。
Gartner最近的一份研究报告指出需要一种新的方法，理由是“ 数据增长远远超过计算增长，导致系统架构不平衡。新兴的数据密集型工作负载需要以数据为中心的处理 - 例如AI，HPC和IoT - 将暴露系统不平衡，特别是在数据移动中，导致新的架构创新，以解决这一差距。（1） “
公司平台增加的功能和更新带来的好处包括：
核心数据服务创新，可加速人工智能和分析，降低总体拥有成本
- 策略驱动的自动数据放置，跨业绩优化，容量优化和成本优化的层，内部部署或云端，具有对象分层，
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快速摄取擦除编码，现在可用于容量优化的层或高速SSD，用于优化的分析层，
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用于下一代应用程序的本机S3接口，用于直接分析内部和多云环境中的操作数据和透明应用程序可移植性，
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保护基于文件的服务，确保企业安全性符合NFSv4。
简化AI和分析应用程序的开发和部署
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性能，使用Spark 2.3进行连续处理，用于结构化流媒体和机器学习，
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分析工具包支持Hive 2.3，解决了800多个JIRA，
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使用KSQL创建流应用程序的非程序员支持，
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使用Change Data Capture（CDC）和KStreams简化流式分析应用程序开发，
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Apache Drill 1.14具有扩展的SQL支持，大规模的高性能和Hue的查询体验，
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本地语言绑定（Python和Node.JS）以及直接在没有ETL的JSON数据类型上进行高效查询，以便更快，更轻松地开发数据库应用程序。
简化安全性和关键数据资产保护
- 静态的基于卷的数据加密提供了一种防止未经授权访问敏感数据的额外方法。加密还用于避免暴露于诸如数据包嗅探和存储设备被盗之类的漏洞，
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“默认安全”确保数据平台安全性开箱即用，包括单次点击的新安装的核心和生态系统服务。所有数据都可以加密存储，并且所有网络连接都在启用身份验证的情
合作伙伴关系
该公司与云计算创新者合作。该公司还与软件供应商合作，以扩展其解决方案的价值，并与咨询和系统集成商公司合作，为共同客户提供咨询服务和相关实施，集成和培训服务。
“ 我们的客户了解数据和数据驱动决策在数字转型过程中的重要性， ” Hackett Group，Inc。首席和分析实践主管Justin Gillespie说道。 “ MapR行业领先的数据平台不仅为转型分析，人工智能和机器学习，但他们也提供了一个平台，可以优化整个企业的TCO，安全性和敏捷性，无论是在云端还是在本地。 “
MapR数据平台的发布正在进入客户beta测试阶段，将于下个季度上市。