IBM Analytics Engine

Überblick

Analysen auf Abruf verfügbar

Die IBM Analytics Engine liefert skalierbare Apache Spark-Umgebungen, indem sie Rechenleistung und Speicher trennt, um Kosten zu kontrollieren. Speichern Sie Daten in Object Storage und starten Sie Cluster nur bei Bedarf. Die nutzungsabhängige Nutzung erhöht die Flexibilität und erhöht die vorhersehbaren Ausgaben für umfangreiche Analysen.

Funktionen

Open-Source-Analysen skalieren, anpassen und beschleunigen

Bauen Sie auf einen ODPi-kompatiblen Stack mit bahnbrechenden Data Science-Tools mit dem breiteren Apache Spark-Ökosystem.

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Definieren Sie Cluster basierend auf den Anforderungen Ihrer Anwendung. Wählen Sie das entsprechende Softwarepaket, die Version und die Größe des Clusters aus. Verwenden Sie es so lange wie erforderlich, und löschen Sie es, sobald die Anwendung die Aufträge abgeschlossen hat.

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Konfigurieren Sie Cluster mit Analysebibliotheken und -paketen von Drittanbietern sowie IBM-eigenen Erweiterungen. Stellen Sie Workloads aus IBM Cloud-Diensten bereit, beispielsweise maschinelles Lernen.

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Nahaufnahme der Hände einer Person, die auf der Tastatur eines Laptops tippt

Anwendungsfälle

Möglichkeiten entdecken, Analysen intelligenter zu skalieren

Ermöglichen Sie skalierbare Analysen mit flexibler Rechenleistung, elastischen Clustern und effizienter Ressourcennutzung. Passen Sie sich schnell an veränderte Workload-Anforderungen an, stärken Sie die Sicherheit, reduzieren Sie die Komplexität der Infrastruktur und optimieren Sie die Datenverarbeitungsumgebungen, während Sie Kostenkontrolle und betriebliche Flexibilität aufrechterhalten.

Flexible Rechenskalierung für Analysen

Führen Sie Analyse-Workloads mit reinen Rechenclustern aus, die bedarfsgesteuert skalieren, ohne Daten lokal zu speichern. Eliminieren Sie die Notwendigkeit für Cluster-Upgrades und stellen Sie Ressourcen schnell bereit, wenn sich die Workloads weiterentwickeln, was eine flexiblere und effizientere Datenverarbeitung in großem Maßstab ermöglicht.

Optimierung speicherintensiver Analyse-Workloads

Unterstützen Sie I/O-intensive Analysen durch Skalierung des Objektspeichers unabhängig von den Rechenressourcen. Speicherplatz wird bedarfsgerecht bereitgestellt, ohne für ungenutzte Rechenzyklen zu bezahlen. Dies hilft Teams, die Kosteneffizienz zu steigern und gleichzeitig wachsende Mengen an Unternehmensdaten zu verwalten.

Cluster dynamisch an die aktuelle Nachfrage anpassen

Passen Sie sich an sich ändernde Analyse-Workloads an, indem Sie Datenknoten über REST-APIs hinzufügen oder entfernen. Gewährleisten Sie Flexibilität und Effizienz durch elastische Cluster, die auf Echtzeitanforderungen reagieren, und reduzieren Sie gleichzeitig den Betriebsaufwand durch zustandslose Rechenumgebungen.

Vereinfachung des sicheren Zugriffs in verschiedenen Umgebungen

Verstärken Sie die Sicherheit mit einem vielschichtigen Ansatz, der den Cluster-Schutz und das Zugriffsmanagement vereinfacht. Ermöglichen Sie eine detailliertere Steuerung über verschiedene Umgebungen hinweg und reduzieren Sie gleichzeitig die Komplexität und die Betriebskosten im Zusammenhang mit der Sicherung der Analyseinfrastruktur.

Abhängigkeiten durch flexible Cluster-Konfigurationen vermeiden

Unterstützen Sie vielfältige Analyseanforderungen, indem Sie Cluster erstellen, die auf jeden Workload zugeschnitten sind. Führen Sie mehrere Softwareversionen unabhängig voneinander aus, ohne alle Jobs in einer einzigen Konfiguration zusammenzufassen, was die Flexibilität verbessert und die Abhängigkeit von festen Umgebungen oder Architekturen reduziert.

Kontrollieren der Spark-Kosten mit serverloser Nutzung

Optimieren Sie die Ausgaben für Apache Spark mit serverlosen Umgebungen, die Rechenressourcen nur dann verbrauchen, wenn Anwendungen ausgeführt werden. Skalieren Sie die Nutzung auf der Grundlage der Workload-Nachfrage und zahlen Sie nur für die genutzten Ressourcen, was die Kostenvorhersehbarkeit und die betriebliche Effizienz verbessert.

Preisgestaltung

Preisgestaltung für skalierbare Analysen erkunden

Überprüfen Sie die Preisoptionen für Apache Spark-Umgebungen, die mit Ihren Analyse-Workloads skalieren sollen. Entdecken Sie flexible Verbrauchsmodelle, serverlose Konfigurationen und Bereitstellungsoptionen, die zur Kostenkontrolle beitragen und gleichzeitig Leistung, Elastizität und die Anforderungen an die Datenverarbeitung in Unternehmen erfüllen.

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Holen Sie sich den kombinierten Service, der eine Umgebung für die Entwicklung und Bereitstellung erweiterter Analyseanwendungen bietet.