Bei Oracle Big Data Service handelt es sich um einen voll verwalteten automatisierten Cloud Service, der Unternehmen eine kostengünstig Hadoop-Umgebung bietet. Kunden erstellen auf einfache Weise sichere und skalierbare Hadoop-basierte Data Lakes, die große Datenmengen schnell verarbeiten können.
Oracle Big Data Service erleichtert Kunden die Bereitstellung von Hadoop-Clustern aller Größen mit VM-Formen von 1 OCPU bis zu dedizierten Bare-Metal-Umgebungen. Kunden wählen zwischen Hochleistungs-NVMe-Storage oder kostengünstigem Block-Storage und können ihre Cluster vergrößern oder verkleinern.
Oracle Big Data Service vereinfacht den Prozess, Hadoop-Cluster sowohl hoch verfügbar als auch sicher zu machen. Basierend auf den Best Practices von Oracle implementiert Big Data Service Hochverfügbarkeit und die Sicherheit mit einem einzigen Klick, wodurch der Bedarf an detaillierten Hadoop-Kenntnissen verringert wird.
Oracle Cloud SQL ist ein verfügbarer Add-On-Dienst, mit dem Kunden Oracle SQL-Abfragen zu Daten in HDFS, Kafka und Oracle Cloud Infrastructure Object Storage initiieren können. Jedes Nutzer-, Anwendungs- oder Analyse-Tool kann transparent mit diesen Datenspeichern arbeiten und Push-Down- und Scale-Out-Verarbeitung verwenden, um Datenbewegungen zu minimieren und Abfragen zu beschleunigen.
Oracle Machine Learning for SparkR bietet Data Scientists Funktionen zum Bearbeiten von Daten, die im Apache Hadoop Distributed File System (HDFS), in Spark DataFrames oder anderen Java Database Connectivity (JDBC)-Quellen gespeichert sind. Sie können auch Machine Learning-Modelle in R für eine einfache Bereitstellung mit Apache Spark erstellen, indem sie Hochleistungsbibliotheken mit skalierbaren, parallelisierten Algorithmen verwenden. Oracle Machine Learning for SparkR erlaubt Anwendern, alle Oracle Big Data Service-Cluster-Knoten zu nutzen. Der Zugriff kann dabei problemlos über das mitgelieferte oder ein vom Kunden installiertes Notebook erfolgen.
Der Oracle Big Data Service ist für Kunden einfach zu verwenden und zu verwalten, da er mit Datenintegrations-, Datenwissenschafts- und Analysediensten zusammenarbeitet und Entwicklern den einfachen Zugriff auf Daten mit Oracle SQL ermöglicht. Unternehmen können Datensilos beseitigen und sicherstellen, dass Data Lakes nicht von anderen Unternehmensdaten-Quellen isoliert sind.
Erstellen Sie schnell Hadoop-basierte Data Lakes, um die Kunden-Data Warehouses zu erweitern oder zu ergänzen, und stellen Sie sicher, dass alle Daten einfach zugänglich sind und kostengünstig verwaltet werden können.
Fragen Sie Daten ab und visualisieren und transformieren Sie sie, damit Data Scientists mithilfe des mitgelieferten Notebooks mit R-, Python- und SQL-Unterstützung ML-Modelle erstellen können.
Verschieben Sie vom Kunden verwaltete Hadoop-Cluster in einen vollständig verwalteten cloudbasierten Dienst, um die Verwaltungskosten zu senken und die Ressourcennutzung zu verbessern.
Lesen Sie den technischen Kurzbericht zur Datenverwaltung (PDF)
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Die gängige Praxis bei Cloud-Umgebungen besteht darin, Compute-Instanzen basierend auf der Anzahl der virtuellen CPUs (vCPUs) zu definieren, die in jeder Instanz enthalten sind. Jede vCPU stellt Kapazitäten für einen Ausführungsthread bereit. Eine vCPU stellt keinen vollständigen physischen Compute-Kern bereit – sie ist Teil eines Kerns. Im Gegensatz dazu verwenden die x86-Compute-Formen von Oracle OCPUs, die physischen CPU-Kernen entsprechen, von denen jeder zwei Threads bereitstellt. Um Kunden den Vergleich zwischen Cloud-Dienstanbietern zu erleichtern, stellt Oracle die vCPU-Preise auf den Webseiten bereit, während die Abrechnung auf der tatsächlich von ihnen verbrauchten OCPU-Zeit basiert. Der stündliche OCPU-Tarif, der den Kunden in Rechnung gestellt wird, beträgt das Doppelte des vCPU-Preises, der auf den Webseiten angegeben ist, da die Verbraucher statt einer zwei vCPUs an Rechenleistung erhalten.
Erfahren Sie, wie Sie einen vollständig verwalteten Hadoop-Cluster einrichten und verwenden.
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