ジョブの実行中にのみインスタンスを使用する

使用した分だけ支払い

コンピューティングとストレージの分離によるリソースの最適化

より広範な Apache Spark エコシステムを備えた先駆的なデータ・サイエンス・ツールを備えた ODPi 準拠のスタック上に構築します。

アプリケーションの要件に基づいてクラスターを定義します。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します。必要な限り使用し、アプリケーションがジョブを終了したらすぐに削除します。

サードパーティーの分析ライブラリとパッケージ、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。

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。

ライブ需要に基づいてデータ・ノードを追加および削除することは、REST API を介して可能です。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 を使用しているが、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。