IBM Analytics Engine

Separe la computación del almacenamiento para crear, escalar y mantener de forma flexible sus aplicaciones de análisis.

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Mujer trabajando con configuración multimonitor en un entorno de oficina

Visión general

Analytics desbloqueados bajo demanda

IBM Analytics Engine ofrece entornos Apache Spark escalables separando la computación y el almacenamiento para ayudar a controlar los costes. Almacenar datos en Object Storage y crear clústeres solo cuando sea necesario. El consumo basado en el uso añade flexibilidad y un gasto predecible para analytics a gran escala.

Características

Escalar, personalizar y acelerar analytics de código abierto

Construya en una pila compatible con ODC con herramientas de ciencia de datos pioneras con el ecosistema de Apache Spark más amplio.

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Defina clústeres basados en el requisito de su aplicación. Elija el paquete de software, la versión y el tamaño adecuados del clúster. Úselo durante el tiempo que sea necesario y elimínelo tan pronto como la aplicación termine los trabajos.

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Configure clústeres con bibliotecas y paquetes de analítica de terceros, así como con las propias mejoras de IBM. Implemente cargas de trabajo desde los servicios de IBM Cloud, como el machine learning.

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Primer plano de las manos de una persona tecleando en un ordenador portátil

Casos de uso

Descubre formas de escalar analytics de manera más inteligente

Permita un análisis escalable con un procesamiento flexible, clústeres elásticos y un uso eficiente de los recursos. Adáptate rápidamente a las demandas cambiantes de la carga de trabajo, fortalece la seguridad, reduce la complejidad de la infraestructura y optimiza los entornos de proceso de datos, manteniendo el control de costos y la flexibilidad operativa.
Escalado de computación flexible para analytics

Ejecute cargas de trabajo analíticas con clústeres de solo computación que escalan bajo demanda sin almacenar datos localmente. Eliminar la necesidad de actualizaciones de clúster y provisionar rápidamente los recursos a medida que evolucionan las cargas de trabajo, permitiendo un procesamiento de datos más ágil y eficiente a gran escala.
Optimice las cargas de trabajo de analytics con gran capacidad de almacenamiento

Permite realizar analytics con uso intensivo de E/S escalando el Object Storage independientemente de los Recursos. Provisionar almacenamiento según sea necesario sin pagar por ciclos de cómputo no utilizados, ayudando a los equipos a mejorar la eficiencia de costes mientras gestionan volúmenes crecientes de datos empresariales.
Escalar clústeres dinámicamente según la demanda en tiempo real.

Adáptese a los cambios en las cargas de trabajo de análisis añadiendo o eliminando nodos de datos a través de las API REST. Mantenga la flexibilidad y eficiencia con clústeres elásticos que respondan a la demanda en tiempo real mientras reducen la sobrecarga operativa mediante entornos de computación sin estado.
Simplifique el acceso seguro en todos los entornos.

Refuerce la seguridad con un enfoque multicapa que simplifica la protección del clúster y la gestión del acceso. Permita un control más granular en todos los entornos y, al mismo tiempo, reduzca la complejidad y los costes operativos asociados a la protección de la infraestructura de analytics.
Evite el bloqueo con configuraciones de clúster flexibles

Soportar diversos requisitos de analytics mediante la creación de clústeres adaptados a cada carga de trabajo. Ejecute varias versiones de software de forma independiente sin forzar todos los trabajos en una única configuración, lo que mejora la flexibilidad y reduce la dependencia de entornos o arquitecturas fijos.
Controla los costes de Spark con uso sin servidor

Optimice el gasto de Apache Spark con entornos sin servidor que consumen recursos informáticos solo cuando se ejecutan las aplicaciones. Escalar el uso en función de la demanda de carga de trabajo y pagar solo por los recursos utilizados, mejorando la previsibilidad de costes y la eficiencia operativa.

Precios

Consulte los precios de los análisis escalables

Revise las opciones de precios para entornos Apache Spark diseñados para escalar con tus cargas de trabajo analíticas. Explore modelos de consumo flexibles, configuraciones sin servidor y opciones de implementación que ayudan a gestionar los costes al tiempo que respaldan el rendimiento, la elasticidad y las necesidades de procesamiento de datos empresariales.

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