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大規模投資を必要としない優れた柔軟性とセルフサービスの実現

クラウド環境のCloudera Enterpriseなら、ETLやデータモデリングといった短命なワークロードのコストを削減しながら、データエンジニアがより多くのデータにアクセスでき、使い慣れた処理・分析ツールを利用できる柔軟性を提供します。またデータサイエンティストは、ITチームのサポート無しに、必要となる計算やストレージリソースのテスト、さらにプロビジョニングを行うことができます。さらにデータエンジニアとデータサイエンティストは、クラウドネイティブなオブジェクトストアを使用し、クラウド環境のクラスタのスピンアップや自在な拡張・圧縮を行い、総所有コスト(TCO)を削減することができます。

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クラウド環境でデータエンジニアリングを再構築する

Cloudera Enterprise

従量課金制 

一時的にクラスタを利用してコストを削減し、ワークロードの実行時間に応じて支払いを行うことができます。 

クラウドネイティブなストレージが不要

一般的なオブジェクトストレージでHiveおよびSparkを使用し、高速バッチジョブを実行することができます。

オンデマンドで拡張・圧縮

クラスタを自在に拡張し、ビジネスニーズやSLAの変更に合わせて圧縮および終了することができます。

テクノロジー上のメリット

Cloudera Enterpriseは、パブリッククラウド環境でデータサイエンスおよびデータエンジニアリングを実践するための包括的なプラットフォームです。マルチテナント環境で複数のワークロードを実行する場合でも、またETLやバッチ処理などの特定のジョブにクラウドインフラストラクチャーを活用するジョブを設計する場合でも、信頼のパフォーマンスとパブリッククラウドならではの柔軟性を享受することができます。またCloudera Enterpriseは、ストレージ機能と計算機能を分離するため、恒久的なインフラに投資を行わずにビジネスゴールを達成することができます。さらにAmazonのスポットインスタンスを使用すれば、インフラを最低コストで利用し、さらなるコスト削減を図ることが可能です。

Cloudera Directorなら、管理者は複数のクラウドプロバイダーをまたがり、容易なインスタンス作成とパッケージデプロイメントを実現し、確実な管理を実践することができます。Apache Sparkワークロードは、オブジェクトストレージにあるデータでネイティブに実行できるため、ネットワーク上でデータを移動する手間もいりません。データサイエンスは、クラウドネイティブデータで直接実行でき、機械学習アルゴリズムの開発・トレーニング・保存も可能であるため、さらなる柔軟性を享受することができます。

 

データエンジニアリング クラウドフローダイヤグラム