Cloudera Workload XM

極めて優れた分析エクスペリエンスとインテリジェントなワークロード管理機能を提供

データウェアハウスやデータエンジニアリング、機械学習環境のワークロードやアプリケーションのパフォーマンス、さらにインフラストラクチャーのキャパシティに関する先を見越した最適化によって、ユーザーは実践的なインサイトを迅速に創造することができます。

分析ワークロードの全ライフサイクルにわたり、パフォーマンス最適化、ダウンタイム短縮、使用率向上を図ることができます。

最先端のデータウェアハウスによって、より多くのユーザーがセルフサービスの形でより多くの種類のデータにアクセスし、迅速な分析を行えるようになると共に、重要なレポーティングや SLA の要件に対応することができます。しかし、何百万ものクエリや数百のデータベースで何が行われているのかを完全に把握し、何に着目して最適化を行えばよいかを理解することは、決して容易ではありません。

高度な可視化機能や、最先端のプラットフォームで稼動するワークロードの効果的な移行、分析、最適化、そして拡張を可能にする Cloudera Workload XM によって、リスクの低減、迅速なトラブル対応や根本原因分析、より長時間にわたるアップタイムを実現し、さらにリソース使用率の改善を図ることができます。

 

主な機能

移行期間を短縮しリスクを低減

既存のワークロードにリスクに晒すことなく、データマートやウェアハウスを素早く統合することでことができます。SQL ワークロードをレガシーなウェアハウスから短期間で移行するための優れたインサイトを提供できるのは Workload XM だけです。現在何が稼動しているかを理解した上で優先順位付けを行い、シームレスな移行を可能にします。

SLA の不履行や低速なクエリの排除

ビジネスクリティカルなレポートと動的なセルフサービスの検索機能の双方に、予測可能性を提供します。現在のデータウェアハウジングワークロードに求められるインテリジェントなパフォーマンス管理機能や、包括的なワークロード分析およびヘルスチェックによって、厳しい SLA にも対応できるのは、Workload XM だけです。

迅速なトラブル対応によるダウンタイムの短縮

問題対応に集中して効率を大幅に高め、アップタイムを向上させることができます。Workload XM による問題の可視化や指示的ガイダンスによって、大幅に効率が向上し、迅速な根本原因解析やトラブル対応が可能となります。ビルトインのガイダンスや最適化のベストプラクティスによって、開発者はセルフサービスでクエリのチューニングを実施し、不適切なクエリの実行を排除することができます。

リソースに関する最大限の活用

優れたコスト効果で最新のデータウェアハウスを拡張し、確信をもって新しいユーザーやテナント、さらにワークロードを取り込めるようになります。Workload XM によって、既存のリソースの使用状況や、プラットフォームの全体的な TCO 低減に向け、いかに効率的にリソースの再配分や拡張を行なったらよいかを理解することができます。

"Workload XM によって、優れた各種の機能をプラットフォームに追加することができました。これによりSamsung チームは、特定のクエリやジョブのパフォーマンスに関する優れた可視化が可能となり、データウェアハウスおよびデータエンジニアリング両方のワークロードを積極的に最適化できるようになりました。また、最も優先順位の高いワークロードと、優先順位の低いワークロードとのリソースの競合が排除され、より多くの情報に基づいてインフラストラクチャーを管理し、使用率を高めてインフラストラクチャー全体の ROI を向上させることができました”

—David Zhou, Senior Director and Head of Big Data Platform and Engineering, Samsung

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