IBM Analytics Engine

Jalankan beban kerja analitik dengan klaster khusus komputasi yang diskalakan sesuai permintaan tanpa menyimpan data secara lokal. Menghilangkan kebutuhan akan peningkatan klaster dan menyediakan sumber daya dengan cepat seiring dengan berkembangnya beban kerja, sehingga memungkinkan pemrosesan data yang lebih tangkas dan efisien dalam skala besar.

Mendukung analitik intensif I/O dengan menskalakan penyimpanan objek secara independen dari sumber daya komputasi. Menyediakan penyimpanan sesuai kebutuhan tanpa membayar siklus komputasi yang tidak digunakan, membantu tim meningkatkan efisiensi biaya sambil mengelola volume data perusahaan yang terus bertambah.

Beradaptasi dengan perubahan beban kerja analitik dengan menambahkan atau menghapus node data melalui REST API. Mempertahankan fleksibilitas dan efisiensi dengan klaster elastis yang merespons permintaan real-time sekaligus mengurangi overhead operasional melalui lingkungan komputasi stateless.

Memperkuat keamanan dengan pendekatan berlapis-lapis yang menyederhanakan perlindungan klaster dan manajemen akses. Mengaktifkan kontrol yang lebih terperinci di seluruh lingkungan sekaligus mengurangi kompleksitas dan biaya operasional yang terkait dengan mengamankan infrastruktur analitik.

Mendukung beragam persyaratan analitik dengan membuat klaster yang disesuaikan dengan setiap beban kerja. Jalankan beberapa versi perangkat lunak secara independen tanpa memaksa semua pekerjaan ke dalam satu konfigurasi, meningkatkan fleksibilitas, dan mengurangi ketergantungan pada lingkungan atau arsitektur tetap.

Optimalkan pengeluaran Apache Spark dengan lingkungan nirserver yang hanya menggunakan sumber daya komputasi saat aplikasi berjalan. Skalakan penggunaan berdasarkan permintaan beban kerja dan bayar hanya untuk sumber daya yang digunakan, meningkatkan prediktabilitas biaya dan efisiensi operasional.