컴퓨팅과 스토리지를 분리하면 분석 애플리케이션을 유연하게 구축, 확장 및 유지 관리할 수 있습니다.
개요
IBM Analytics Engine은 Apache Spark 환경에 컴퓨팅과 스토리지 계층을 분리하여 비용을 관리하고 대규모 분석을 수행할 수 있는 서비스를 제공합니다. 이중 목적 노드로 구성된 영구 클러스터 대신, IBM Analytics Engine은 사용자가 IBM Cloud Object Storage와 같은 오브젝트 스토리지 계층에 데이터를 저장하고 필요할 때 컴퓨팅 노트 클러스터를 스핀업할 수 있도록 지원합니다. 유연성과 비용 예측 가능성을 높이기 위해 Apache Spark 환경에서는 사용량 기반 요금제를 사용할 수 있습니다.
온디맨드 방식으로 컴퓨팅 전용 클러스터를 빠르게 개발하세요. 클러스터에 데이터가 저장되지 않아 클러스터를 업그레이드할 필요가 없습니다.
사용하지 않는 컴퓨팅 주기에 대한 추가 비용 없이 온디맨드 방식으로 더 많은 IBM Cloud Object Storage(또는 기타 데이터 저장소)를 프로비저닝할 수 있습니다.
REST API를 통해 실시간 수요에 따라 데이터 노드를 추가하고 제거할 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 클러스터에 데이터가 저장되지 않아 간접비가 낮게 유지됩니다.
다계층 접근 방식을 사용해 개별적인 클러스터 보안 유지가 훨씬 간편해지고, 더 세분화된 수준에서 액세스를 관리할 수 있습니다.
하나의 소프트웨어 패키지/버전에 부합하게 작업을 수행하는 대신 요구 사항에 맞는 클러스터를 구축할 수 있습니다. 다양한 버전의 소프트웨어를 서로 다른 클러스터에서 실행할 수 있습니다.
Apache Spark로 작업 중이지만 얼마나 많은 리소스가 필요한지 확실하지 않은 경우, 앱을 실행할 때만 컴퓨팅 리소스를 사용하는 Serverless Spark 인스턴스를 프로비저닝하세요. 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다.
광범위한 Apache Spark 에코시스템을 갖춘 선구적인 데이터 과학 도구를 사용하여 ODPi 호환 스택을 구축하세요.
애플리케이션의 요구 사항에 따라 클러스터를 정의합니다. 클러스터의 적절한 소프트웨어 팩, 버전 및 크기를 선택합니다. 필요한 만큼만 사용하고 애플리케이션이 작업을 완료하면 바로 삭제합니다.
IBM의 자체 개선 기능과 타사의 분석 라이브러리와 패키지를 함께 사용해 클러스터를 구성하세요. 머신 러닝 등의 IBM Cloud 서비스에서 워크로드를 배포할 수 있습니다.
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