Oracle Big Data Service est un service cloud automatisé entièrement géré qui fournit aux entreprises un environnement Hadoop rentable. Les clients créent facilement des lacs de données Hadoop sécurisés et évolutifs, capables de traiter rapidement de grandes quantités de données.
Oracle Big Data Service permet aux clients de déployer facilement des clusters Hadoop de toutes tailles, avec des configurations de VM allant de 1 OCPU à des environnements bare metal dédiés. Les clients choisissent entre le stockage NVMe hautes performances ou un stockage par blocs plus économique, et peuvent développer ou réduire leurs clusters.
Oracle Big Data Service simplifie le processus de création de clusters Hadoop hautement disponibles et sécurisés. Big Data Service repose sur les meilleures pratiques d’Oracle et met en œuvre la haute disponibilité et la sécurité en un seul clic, réduisant ainsi le besoin de compétences Hadoop approfondies.
Oracle Cloud SQL, un service complémentaire disponible, permet aux clients de lancer des requêtes Oracle SQL sur des données dans HDFS, Kafka et Oracle Cloud Infrastructure Object Storage. Tout utilisateur, application ou outil d’analyse peut travailler de manière transparente avec ces magasins de données, en utilisant un traitement descendant et extensible pour minimiser les déplacements de données et accélérer les requêtes.
Oracle Machine Learning for SparkR offre aux data scientists les fonctions nécessaires pour manipuler les données stockées dans Apache Hadoop Distributed File System (HDFS), Spark DataFrames et d’autres sources Java Database Connectivity (JDBC). Ils peuvent également créer des modèles de machine learning en R pour les déployer facilement avec Apache Spark en utilisant des bibliothèques hautes performances avec des algorithmes évolutifs et parallélisés. Oracle Machine Learning for SparkR permet aux utilisateurs de tirer parti de tous les nœuds de cluster Oracle Big Data Service, et est facilement accessible soit via le notebook inclus, soit via un notebook installé par le client.
Oracle Big Data Service est facile à utiliser et à gérer par les clients, car il interagit avec les services d’intégration de données, de data science et d’analyse, tout en permettant aux développeurs d’accéder facilement aux données au moyen d’Oracle SQL. Les entreprises peuvent éliminer les silos de données et garantir que les lacs de données ne sont pas isolés des autres sources de données.
Créez rapidement des lacs de données reposant sur Hadoop pour étendre ou compléter les entrepôts de données client et vous assurer que toutes les données sont à la fois facilement accessibles et gérées de manière rentable.
Interrogez, visualisez et transformez les données afin que les spécialistes des données puissent élaborer des modèles ML à l’aide du carnet de notes inclus, qui prend en charge R, Python et SQL.
Déplacez des clusters Hadoop gérés par le client vers un service cloud entièrement géré, afin de réduire les coûts de gestion et d’améliorer l’utilisation des ressources.
Produit |
Prix unitaire |
Indicateur |
OCI - Calcul - Standard |
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OCI - Calcul - E/S denses |
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OCI - Calcul - HPC |
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Oracle Cloud SQL |
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Oracle Big Data Service - frais de service |
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La pratique courante dans le secteur du Cloud définit les instances de calcul en fonction du nombre de CPU virtuels (vCPU) inclus dans chaque instance. Chaque vCPU fournit la capacité d’un thread d’exécution. Une vCPU ne fournit pas un cœur de calcul physique entier, mais une partie d’un cœur. En revanche, les formes de calcul x86 d’Oracle utilisent des OCPU, qui équivalent à des cœurs de CPU physiques, chacun d’entre eux fournissant deux threads. Pour permettre aux clients de comparer plus facilement les fournisseurs de services Cloud, Oracle présente la tarification des vCPU sur ses pages web et facture en fonction de la quantité réelle de temps OCPU consommé. Le tarif OCPU horaire facturé aux clients est le double du prix vCPU indiqué sur les pages web, puisque les clients reçoivent deux vCPU de puissance de calcul au lieu d’un seul.
Découvrez comment configurer et utiliser un cluster Hadoop entièrement géré.
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