利点
オンプレミスのデータレイクをクラウドで再構築しない場合でも、リフト&シフトでデータを Google Cloud に移行すれば、コスト削減とスケーリングを実現できます。
リソースを大量に消費するデータや分析処理のワークロードをクラウドにバーストすれば、新しいハードウェアを導入しなくてもコンピューティングを自動でスケーリングできます。
データレイクが重くなった場合は、Google Cloud 上のクラウドネイティブなデータレイクによって、データ エンジニア、データ アナリスト、データ サイエンティストの作業が加速します。
主な機能
専用データやオープンソース分析ソフトウェア クラスタ(Apache Spark など)のプロビジョニング、自動スケーリング、管理をわずか 90 秒ほどで簡単に行えるようになります。
Apache Spark、BigQuery、AI Platform Notebooks、GPU、その他の分析アクセラレータを使用して、Google データレイク上での分析の構築、トレーニング、デプロイを迅速化します。
Google Cloud の自動スケーリング サービスにより、ストレージをコンピューティングから分離して、クエリ速度を向上させ、ギガバイト単位でコストを管理できます。カスタムマシン、アイドル状態のクラスタ削除などを使用することで、オンプレミスの Hadoop デプロイメントに比べて、コストが 57% も低くなります。
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導入事例
パートナー
Google は、データレイクのパズルのピースの一つにすぎません。既存の IT 投資とシームレスに統合する新たな可能性を生み出せるよう、Google の主要パートナーがお手伝いいたします。
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