Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Flow ist ein vollständig verwalteter Dienst von Apache Spark, mit dem Verarbeitungsaufgaben für extrem große Datenmengen ausgeführt werden können, ohne dass eine Infrastruktur bereitgestellt oder verwaltet werden muss. Dies ermöglicht eine schnelle Anwendungsbereitstellung, da sich Entwickler auf die App-Entwicklung und nicht auf die Infrastrukturverwaltung konzentrieren können.
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Erfahren Sie, wie Data Flow eine problemlose und sichere Ausführung von Spark-Anwendungen ermöglicht.
Mittwoch, 20. Oktober, 12:00 Uhr ET/13:00 Uhr BRT/18:00 Uhr CEST
OCI Data Flow übernimmt die Bereitstellung der Infrastruktur, das Einrichten des Netzwerks und das Abbrechen, wenn die Spark-Jobs abgeschlossen sind. Darüber hinaus werden Speicher und Sicherheit verwaltet. Das bedeutet, dass weniger Arbeit zum Erstellen und Verwalten von Spark-Anwendungen für die Big Data-Analyse erforderlich ist.
Mit OCI Data Flow müssen keine Cluster installiert, gepatcht oder aktualisiert werden. Dadurch werden Zeit und Betriebskosten für Projekte gespart.
OCI Data Flow führt jeden Spark-Job in privaten, dedizierten Ressourcen aus, sodass vorab keine Kapazitätsplanung erforderlich ist.
Mit OCI Data Flow muss die IT nur für die Infrastrukturressourcen bezahlen, die die Spark-Jobs während ihrer Ausführung verwenden.
Profitieren Sie von der unübertroffenen Sicherheit von Oracle Cloud Infrastructure. Authentifizierung, Isolation und alle anderen kritischen Punkte werden behandelt. Schützen Sie unternehmenskritische Daten mit höchster Sicherheit.
OCI Data Flow nutzt das Identity and Access Management-System von Oracle Cloud nativ für kontrollierte Daten und den Zugriff, damit die Daten sicher bleiben.
Legen Sie Kontingente und Grenzen fest, um die für OCI Data Flow verfügbaren Ressourcen zu verwalten und die Kosten zu steuern.
OCI Data Flow vereinfacht allgemeine Betriebsaufgaben wie die Protokollverwaltung und den Zugriff auf betriebliche Nutzeroberflächen, sodass Entwickler mehr Zeit haben und sich auf das Erstellen von Anwendungen konzentrieren können.
Durch Zusammenfassung der Betriebsinformationen in einer einzigen durchsuchbaren Nutzeroberfläche kann mit OCI Data Flow einfach ermittelt werden, was Spark-Nutzer tun.
Das Auffinden von Protokollen und Tools zur Fehlerbehebung bei einem Spark-Job kann Stunden dauern – jedoch nicht mit einer konsolidierten Ansicht der Protokollausgabe, des Spark-Verlaufsservers und mehr.
Sortieren, suchen und filtern Sie, um historische Anwendungen zu untersuchen, teure Aufträge besser zu bewältigen und unnötige Ausgaben zu vermeiden.
Administratoren können einfach live Spark-Jobs erkennen und stoppen, die zu lange ausgeführt werden oder zu viele Ressourcen verbrauchen und die Kosten erhöhen.
Big Data-Ökosysteme erfordern viele bewegte Teile und Integrationen. OCI Data Flow ist jedoch mit vorhandenen Spark-Investitionen und Big Data-Services kompatibel, sodass der Service einfach verwaltet werden kann und die Ergebnisse dort bereitgestellt werden, wo sie benötigt werden.
Migrieren Sie vorhandene Spark-Anwendungen von Hadoop oder anderen Big Data-Services.
Erfassen und speichern Sie die Ausgabe von Spark-Jobs automatisch – und sicher – und greifen Sie dann über die Nutzeroberfläche oder REST-APIs darauf zu, um Analysen verfügbar zu machen.
Alle Aspekte von OCI Data Flow können mit einfachen REST-APIs verwaltet werden – von der Anwendungserstellung über die Ausführung bis hin zum Zugriff auf die Ergebnisse von Spark-Jobs.
Mit Oracle Cloud Infrastructure Data Flow haben wir die Client-SLAs erfüllt, indem wir den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung um 75 % und die Kosten um mehr als 300 % gesenkt haben.Arun Nimmala, Delivery Director Global Services Integration and Analytics Architecture, Oracle
Oracle Cloud Infrastructure Data Flow verwaltet das ETL-Offloading durch Überwachung von Spark-Jobs, Kostenoptimierung und Freigabe von Kapazitäten.
Die Ausgabeverwaltungsfunktionen von OCI Data Flow optimieren die Abfrage von Daten mithilfe von Spark.
Ressourcen können automatisch verschoben werden, um unvorhersehbare Jobs zu bewältigen und Kosten zu senken. Für zukünftige Planungszwecke bietet ein Dashboard eine Ansicht der Nutzung und des Budgets.
Entwickler von Spark und maschinellem Lernen können die Machine Learning-Bibliothek von Spark verwenden und Modelle mit den Vorteilen von OCI Data Flow ausführen.
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