コンピューティングとストレージを分離して、分析アプリケーションの柔軟な構築、拡張、保守を可能にします。
概要
IBM Analytics Engine は、コストを管理し、大規模な分析を実現するために、コンピューティング層とストレージ層を分離するサービスを Apache Spark 環境に提供します。IBM Analytics Engine を使用すると、二重目的ノードで形成された永続クラスターの代わりに、ユーザーが IBM Cloud Object Storage などのオブジェクト・ストレージ層にデータを保管し、必要に応じてコンピューティング・ノートのクラスターをスピンアップできるようになります。柔軟性とコストの予測可能性を高めるために、Apache Spark 環境では使用量ベースの消費を利用できます。
コンピューティング専用クラスターをオンデマンドでスピンアップします。クラスターにはデータが保存されないため、クラスターをアップグレードする必要はありません。
使用されていないコンピューティング・サイクルに対して追加コストを発生させることなく、オンデマンドでさらに多くのIBM Cloud Object Storage（またはその他のデータ・ストア）をプロビジョニングします。
REST API経由で、ライブ需要に基づいてデータ・ノードを追加および削除できます。また、コンピューティング・クラスターにはデータが保存されないため、オーバーヘッド・コストは低いままです。
多層アプローチを使用すると、個々のクラスターのセキュリティー実装が大幅に簡素化され、より詳細なレベルでのアクセス管理が可能になります。
ジョブを単一のソフトウェア・パッケージ/バージョンに強制的に準拠させるのではなく、ジョブのニーズを満たすためにクラスターがスピンアップされます。複数の異なるバージョンのソフトウェアを異なるクラスターで実行できます。
Apache Sparkを使用していて、必要なリソースの量がわからない場合は、アプリの実行時にのみコンピューティング・リソースを消費するサーバーレスSparkインスタンスをプロビジョニングします。お支払いいただくのは使用した分のみです。
ODPi準拠のスタック上に構築されており、先駆的なデータ・サイエンス・ツールが付属し、幅広いApache Sparkエコシステムで支えられています。
アプリケーションの要件に基づいてクラスターを定義。適切なソフトウェア・パック、バージョン、クラスターのサイズを選択。必要な期間にわたって使用し、アプリケーションがジョブを終了したらすぐに削除。
サードパーティーの分析ライブラリーとパッケージ、およびIBM独自の機能拡張を使用してクラスターを構成します。機械学習などの IBM Cloud サービスからワークロードをデプロイします。
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