Hadoop や Spark のクラスタを Google Cloud に移行する
これまで使っていた Apache Hadoop や Apache Spark のクラスタを、自社に適した方法で Google Cloud に移行できます。
多様なシナリオに合わせた多様なオプション
Hadoop クラスタのリフト＆シフト
Hadoop や Spark の既存のデプロイメントを、再構築せずにそのまま Google Cloud に短期間で移行できます。Google Cloud のサービスとしてのコンピューティング インフラストラクチャである高速で柔軟な Compute Engine なら、Hadoop クラスタの理想的なプロビジョニングを行い、既存のディストリビューションを使用できます。Hadoop の管理者はクラスタの有用性に集中できるようになり、サーバーの調達やハードウェアに関する問題の解決をする必要はなくなります。
クラウドの規模と効率性の最適化
Google Cloud の Hadoop と Spark のマネージド サービス、Cloud Dataproc に移行することで、Hadoop にかかる費用を削減できます。Hadoop エコシステムでのデータ処理の新しいアプローチをご覧ください。Cloud Storage を使用してストレージとコンピューティングを分離すると同時に、オンデマンドのエフェメラル クラスタ処理を行います。
データ処理パイプラインの最新化
データ処理の複雑性を排除できるクラウド マネージド サービスを検討することで、Hadoop の運用上のオーバーヘッドを削減できます。ストリーミング分析については、Cloud Dataflow などのサーバーレスのオプションを使用してリアルタイムのストリーミング データのニーズに対処する方法をご覧ください。アナリティクスに焦点を当て、Apache Hive などの SQL 互換ソリューションを使用する Hadoop のユースケースについては、BigQuery をご検討ください。BigQuery は、Google のエンタープライズ規模のサーバーレス クラウド データ ウェアハウスです。
オンプレミスの各 Hadoop ワークロードに対応する Google Cloud プロダクト
「Cloud Dataproc で導入した自動スケーリングにより、プロジェクトの規模に応じて簡単にクラスタを増減できるようになりました。それに加えて、クラスタの各部分にプリエンプティブル ノードも使用したので、コスト効率が高まりました。
Outbrain 社 Cloud Platform 担当バイス プレジデント Orit Yaron 氏
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