効率的なリソーススケジューリングと共有インフラストラクチャの結果を使用して、アプリケーションの待ち時間を短縮し、スループットを高め、分析を高速化します。

リソースの使用量を最大化し、Spark やその他のアプリケーションの複数のインスタンスや異なるバージョンに関連付けられるリソースのサイロを排除します。

数百のアプリケーション、ユーザー、数千のサーバーのサポートが受けられます。IBM Spectrum Conductor クラスターでの分散実行により、IBM Watson® Studio AI ジョブを拡張します。

エンドツーエンドのセキュリティとランタイム分離を提供するこのマルチテナントソリューションでデータを保護します。Conductor は、IBM のサポートとサービスを含む Spark とアプリケーションのライフサイクル管理を提供します。

導入、管理、監視、レポート作成のための統合フレームワークにより、管理オーバーヘッドが削減されます。

付属の Spark ディストリビューションを実行すると、探索的プロジェクトと運用環境の両方に完全な分析環境を簡単に展開できます。

認証、認可、ランタイム分離により、複数のユーザーとグループに対するセキュリティが強化されたサポートを利用できます。また、共有リソース上の Spark、Python、Anaconda、Dask などの複数のアプリケーション、フレームワーク、サービスも含まれます。

オンプレミスとクラウド ホストのハイブリッドミックスをサポートし、ポリシーとワークロードの需要に基づいてクラスターに追加のリソースを自動的に追加および削除します。

スケールアウトされた分散インフラストラクチャ全体の管理を簡素化します。

安全なマルチテナントプラットフォーム上で、複数の現在および異なるバージョンの Spark およびその他のコンピューティングフレームワークとサービスを同時に実行します。

統合型 Spark ディストリビューションを使用して Apache Spark を簡単にデプロイおよび保守できます。

コンピューティングリソースとメモリのアプリケーション要件に応じて、コンピューティングインフラストラクチャとストレージインフラストラクチャを独立してスケーリングし、リソースを柔軟に割り当てます。