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.
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.
타사 분석 라이브러리 및 패키지와 IBM의 자체 개선 기능을 사용하여 클러스터를 구성할 수 있습니다. 머신 러닝과 같은 IBM Cloud 서비스에서 워크로드를 배포할 수 있습니다.
온디맨드 방식으로 컴퓨팅 전용 클러스터를 스핀업할 수 있습니다. 클러스터에 데이터가 저장되지 않으므로 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 추가 및 제거할 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 클러스터에 데이터가 저장되지 않기 때문에 오버헤드 비용이 낮게 유지됩니다.
다계층 접근 방식을 사용하면 개별 클러스터 보안 구현이 크게 단순화되는 동시에 보다 세분화된 수준에서 액세스를 관리할 수 있습니다.
클러스터는 단일 소프트웨어 패키지/버전을 따르도록 작업을 강제하는 대신 작업의 요구 사항을 충족하기 위해 스핀업됩니다. 서로 다른 여러 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 지불하세요.
개방형 멀티클라우드 데이터 및 AI 플랫폼에서 데이터를 수집, 구성 및 분석하세요.
지능형 데이터 및 분석 자산 검색, 카탈로그화 및 거버넌스를 통해 AI 앱을 강화하세요.
고급 분석 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 통합 서비스를 이용하세요.