最新レポート「エンタープライズ AI と最新のデータアーキテクチャをめぐる状況」

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  • 概要

    分析と AI を支える最新のストレージ基盤


    モダナイゼーションで HDFS から移行: 数十億のオブジェクトに対応し、5 倍の密度のストレージノードをサポートすることで、TCO を大幅に削減できます。


    すべてのワークロードを統合: 既存の Spark や Hive の分析ジョブと並行して、S3ネイティブの AI アプリケーションとクラウドアプリケーションを単一のプラットフォーム上で実行できます。


    信頼性と効率性の向上: イレイジャーコーディングにより、ストレージのオーバーヘッドを50% 削減し、最新アーキテクチャで高可用性を確保します。

    主な特長

    Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS) の4億ファイルという制限を打破します。100億以上のオブジェクト規模までネイティブで拡張できるため、「小さなファイル問題」が完全に解決されます。

    ネイティブの S3 API を提供して最新の AI/ML ワークロード (TensorFlow、PyTorch) に対応するとともに、Hadoop 互換ファイルシステムを提供して、既存の分析 (Spark、Hive) に対応します。

    100TB の HDFS ノードから500TB 以上のノードに移行します。密度が5倍に向上したことで、データセンターの設置面積、電力、冷却コストが大幅に削減されます。

    3重のデータレプリケーションを効率的なイレイジャーコーディングに置き換えることで (例: RS 6+3)、データの耐久性を維持しながらストレージのオーバーヘッドを50% 以上削減します。 

     

    メタデータ用にアクティブ/アクティブアーキテクチャを採用することで、HDFS NameNode のボトルネックを解消し、クラスタの再起動と復旧を大幅に高速化します。

    パフォーマンスに影響を与えることなく、バケットレベルのスナップショットを瞬時に作成し、ポイントインタイムのバックアップ、ディザスタリカバリ、およびコンプライアンスに対応します。

    顧客事例

    Cloudera Object Store で HDFS を超えたスケールを実現している業界リーダー

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    テクニカルアーキテクチャについてさらに深く掘り下げ、HDFS から Cloudera Object Store への明確な移行手順を把握しましょう。 

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