Google Cloud 上の Apache Spark
Spark をより簡単に、よりスマートに、より速く。
Google Cloud で Apache Spark ワークロードを実行すると、運用オーバーヘッドが減り、AI による支援が増え、費用対効果が向上します。クラスタ管理の時間を削減し、コーディングに集中しましょう。
利点
Google Cloud 上の Apache Spark のエクスペリエンスを向上
簡単 - Spark の運用負荷を解消
簡単 - Spark の運用負荷を解消
ゼロオペレーションの Google Cloud Serverless for Apache Spark とマネージド Dataproc クラスタのどちらかを選択できます。どちらもインフラストラクチャの複雑さを自動化し、開発ライフサイクルを加速させます。
よりスマートに - AI を活用した Spark 開発
よりスマートに - AI を活用した Spark 開発
Dataproc と Google Cloud Serverless for Apache Spark で Gemini を活用して、ワークフロー全体を加速させましょう。Gemini を活用したアシスタンスによるコードの生成とデバッグ、失敗したジョブのトラブルシューティングが可能になります。
高速 - Spark のパフォーマンスを加速
高速 - Spark のパフォーマンスを加速
業界屈指の費用対効果を自動的に実現します。最も要求の厳しいジョブでも、Lightning Engine により 4.3 倍以上の高速化を実現し、TCO の削減とインサイト取得までの時間短縮を支援します。
主な機能
ワークロードに最適な Spark の選択
ゼロオペレーションのシンプルさを実現する Serverless for Apache Spark と、詳細なカスタマイズが可能なマネージド クラスタを実現する Dataproc から選択できます。
Apache Spark 向けの Google Cloud サーバーレス
コードに集中して開発を加速できます。費用対効果の高いバッチ処理と高性能 AI / ML の両方に対応できる階層を備え、新規の Apache Spark パイプライン、インタラクティブ分析、需要が予測できない「NoOps」モデルが適したワークロードに最適です。
最適な用途: データ サイエンティストと ML エンジニア、アドホック クエリ、新規アプリケーション、デベロッパーの生産性向上。
Dataproc
クラスタ環境を最大限に制御できます。既存の Apache Hadoop / Spark ワークロードの移行、長期間稼働する永続クラスタの運用、多様なオープンソース エコシステムの利用に最適です。
最適な用途: エンタープライズ エンジニアリングと運用、オンプレミスからの移行、長時間実行されるジョブ、詳細なカスタマイズ。
関連サービス
オープンクラウド データ レイクハウスを支えるエンジン
Google Cloud 上の Spark は、単なる処理エンジンではありません。最新のデータおよび AI 基盤を支えるコア コンポーネントです。すべてのデータを統合し、タスクに最適なエンジンを選択して、一貫したガバナンスを維持でき、これらすべてをベンダー ロックインなしで実現します。
BigQueryGoogle Cloud のフルマネージドでサーバーレスなエンタープライズ データから AI プラットフォームへ。統合分析のために、BigQuery インターフェースから直接 Apache Spark ジョブを実行および記述します。
BigLakeオープンでマネージド、かつ高パフォーマンスの Iceberg レイクハウスを構築し、自動化されたデータ マネジメントと組み込みのガバナンスによって、高度な分析とデータ サイエンスを有効にします。
Vertex AI事前トレーニング済みのカスタムツールを備えた Google の統合 AI プラットフォームは、Spark ランタイムとコード用の、ワンストップの安全なフルマネージド インターフェースです。
Dataplex ユニバーサル カタログデータ プラットフォーム全体でデータと AI アーティファクトを一元的に検出、管理、モニタリング、統制し、信頼できるデータへのアクセスを提供して、大規模な分析と AI 活用を強力に支えます。
解決策
Google Cloud でのデータ サイエンスマルチモーダル データ基盤上に構築されたデータ サイエンスと ML のライフサイクル全体を対象とする統合ソリューションで、統合ガバナンスを確保できます。BigQuery SQL や Spark などの強力な分析エンジンを活用し、BigQuery ML または Vertex AI を使用してモデルを構築しましょう。
解決策
データクラウドGoogle のデータクラウドを使用することで、組み込みの生成 AI 機能を使用して、BigQuery、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL などの間で企業データを活用し、さまざまな組み込み機能を使用して AI/ML をデータに直接適用できます。
ドキュメント
ドキュメント
分析を統合: 1 つのデータコピーで SQL と Spark を活用
SQL のパワーと Spark の柔軟性の片方を選ぶ必要はもうありません。BigLake を使用すると、同じ管理対象データに対して両方のエンジンを使用できます。あらゆる作業に最適なツールを使用できる、統合されたエクスペリエンスを提供します。
AI と ML のライフサイクル全体を加速
データの準備からモデルのトレーニングと推論までをより迅速に実行できます。Google のプレミアム ティアは AI / ML 向けに設計されており、NVIDIA RAPIDS などの GPU サポートが組み込まれた事前構成済みの ML ランタイムを使用できるため、複雑な設定が不要です。
最新情報
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