Google Cloud Platform으로 Hadoop 및 Spark 클러스터 이전

기업에 맞는 방식으로 Apache Hadoop 및 Apache Spark 클러스터를 Google Cloud Platform으로 이전합니다.

Hadoop 이전

다양한 시나리오를 위한 여러 가지 옵션

Hadoop 및 Spark 클러스터를 클라우드로 이전하면 많은 이점이 있지만 기존 온프레미스 Hadoop 작업 부하를 처리하지 않는 선택을 내릴 경우에는 IT 리소스의 부담이 더 가중됩니다. Google Cloud Platform은 고객과 협력하여 현재 요구사항에 부합하면서도 미래를 구상하는 데도 도움이 되는 Hadoop 이전 계획을 세울 수 있도록 지원합니다. GCP는 가상 머신으로의 리프트 앤 시프트부터 클라우드 규모 및 효율성을 활용하는 새로운 서비스의 탐색에 이르기까지 고객이 성공할 수 있는 커스텀 방식으로 Hadoop 및 Spark 작업 부하를 클라우드로 이전하도록 도와주는 다양한 솔루션을 제공합니다.

리프트 앤 시프트

Hadoop 클러스터 리프트 앤 시프트

기존 Hadoop 및 Spark 배포를 재설계 없이 그대로 Google Cloud Platform에 빠르게 이전할 수 있습니다. GCP의 빠르고도 유연한 컴퓨팅 Infrastructure as a Service인 Compute Engine을 활용하면 이상적인 Hadoop 클러스터를 프로비저닝하고 기존 배포를 사용할 수 있습니다. Hadoop 관리자가 서버 조달 및 하드웨어 문제 해결이 아닌 클러스터 유용성 향상에만 집중할 수 있습니다.

클라우드 규모 및 효율성 최적화

클라우드 규모 및 효율성 최적화

Google Cloud Platform의 관리형 Hadoop 및 Spark 서비스인 Cloud Dataproc으로 이전하여 Hadoop 비용을 절감하세요. Cloud Storage를 사용해 저장소와 컴퓨팅을 분리하고 주문형 임시 클러스터 사용을 탐색하여 Hadoop 생태계에서 데이터를 처리하는 새로운 접근 방식을 알아보세요.

데이터 처리 파이프라인 현대화

데이터 처리 파이프라인 현대화

클라우드 관리형 서비스로 데이터 처리 방식의 복잡성을 제거하여 Hadoop 운영 오버헤드를 줄이세요. 스트리밍 분석 시 Cloud Dataflow 등의 서버리스 옵션을 사용하면 실시간 스트리밍 데이터 요구를 처리할 수 있습니다. Apache Hive 등의 SQL 호환 솔루션을 사용하는 분석 위주의 Hadoop 사용 사례에는 Google의 엔터프라이즈급 서버리스 클라우드 데이터 웨어하우스인 BigQuery를 사용해 보세요.

온프레미스 Hadoop 작업 부하의 Google Cloud Platform 제품 매핑

GCP에서 클라우드 데이터 레이크 구축

리소스

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Google Cloud Platform으로 온프레미스 Hadoop 인프라 이전

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Cloud Next 프레젠테이션: Google Cloud Platform으로 온프레미스 Hadoop 인프라 이전

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Cloud Dataproc의 관리형 Spark 및 Hadoop 솔루션이 지닌 경제적 가치를 조사한 새 보고서

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Google Cloud Platform에서 데이터 레이크 구축

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