Migrazione di cluster Hadoop e Spark a Google Cloud

Esegui la migrazione dei tuoi cluster Apache Hadoop e Apache Spark a Google Cloud secondo le modalità migliori per la tua azienda.

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Molte opzioni per molti scenari

La migrazione dei cluster Hadoop e Spark al cloud può offrire vantaggi significativi, ma se non si affrontano i carichi di lavoro Hadoop esistenti on-premise, si rende solo la vita più difficile alle risorse IT già oberate. Google Cloud collabora con i clienti per aiutarli a creare piani di migrazione Hadoop progettati per soddisfare le loro attuali esigenze e per aiutarli a guardare al futuro. Dalla migrazione lift and shift a macchine virtuali, all'esplorazione di nuovi servizi che sfruttano la scalabilità e l'efficienza del cloud, Google Cloud offre una varietà di soluzioni per aiutare i clienti a spostare i propri carichi di lavoro Hadoop e Spark sul cloud con modalità personalizzate per garantire il loro successo.

Esegui la migrazione lift and shift dei cluster Hadoop

Esegui rapidamente la migrazione del deployment Hadoop e Spark esistente a Google Cloud così com'è, senza doverne rimaneggiare l'architettura. Sfrutta i vantaggi dell'infrastruttura di calcolo veloce e flessibile di Google Cloud in modalità IaaS, Compute Engine, per eseguire il provisioning del tuo cluster Hadoop ideale e utilizzare la tua distribuzione esistente. Lascia che i tuoi amministratori Hadoop si concentrino sull'utilità del cluster, non sull'approvvigionamento dei server e sulla risoluzione dei problemi hardware.

Ottimizza per scalabilità ed efficienza del cloud

Riduci i costi di Hadoop eseguendo la migrazione al servizio Hadoop e Spark gestito di Google Cloud, Cloud Dataproc. Scopri nuovi approcci per l'elaborazione dei dati in un ecosistema Hadoop separando archiviazione e calcolo, utilizzando Cloud Storage ed esplorando la pratica dei cluster effimeri on-demand.

Modernizza la tua pipeline di elaborazione dei dati

Riduci il carico operativo di Hadoop con i servizi gestiti su cloud per rendere meno complesso il modo in cui elabori i dati. Per l'analisi dei flussi di dati, esplora l'utilizzo di un'opzione serverless come Cloud Dataflow per gestire le esigenze dei flussi di dati in tempo reale. Per i casi d'uso di Hadoop incentrati sull'analisi e che utilizzano soluzioni compatibili con SQL come Apache Hive, prendi in considerazione BigQuery, il data warehouse serverless su cloud di livello aziendale di Google.

Mappatura dei carichi di lavoro Hadoop on-premise ai prodotti Google Cloud Platform

"Con Cloud Dataproc, abbiamo implementato la scalabilità automatica che ci ha consentito di aumentare o ridurre facilmente i cluster in base alle dimensioni del progetto. Inoltre, abbiamo anche utilizzato nodi prerilasciabili per alcune parti dei cluster, il che ci ha garantito una convenienza economica."

Orit Yaron, VP of Cloud Platform, Outbrain

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