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Oracle Cloud Infrastructure Data Flow

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)Data Flowは、フルマネージドのApache Sparkサービスであり、導入または管理するインフラストラクチャなしで、非常に大規模なデータセットに対して処理タスクを実行します。これにより、開発者はインフラストラクチャ管理ではなくアプリ開発に集中できるため、迅速なアプリケーション配信が可能になります。

データサイエンスのためのデータの統合と準備

このOracle Developer Liveイベントで、データ統合とデータフローを利用してデータの使用方法を最適化する方法をご確認ください。

Oracle Cloud Data Flowワークショップへの参加

Data FlowがSparkアプリケーションの実行をどのように簡単、安全、そして単純にするかを学びましょう。

データフロー機能

管理されたインフラストラクチャ

OCI Data Flowは、Sparkジョブが完了したときに、インフラストラクチャ・プロビジョニング、ネットワークセットアップ、およびティアダウンを処理します。ストレージとセキュリティも管理され、ビッグデータ分析用のSparkアプリケーションの作成と管理に必要な作業が少なくて済みます。

より簡単なクラスター管理

OCIデータフローを使用すると、インストール、パッチ適用、またはアップグレードするクラスターがないため、プロジェクトの時間と運用コストを節約できます。

簡素化された容量計画

OCI Data Flowは、プライベート専用リソースで各Sparkジョブを実行するため、事前のキャパシティプランニングが不要です。

低コスト

OCIデータフローを使用すると、IT部門はSparkジョブの実行中に使用するインフラストラクチャ・リソースに対してのみ支払う必要があります。


クラウドネイティブのセキュリティとガバナンス

Oracle Cloud Infrastructureの比類のないセキュリティを活用します。認証、分離、およびその他すべての重要なポイントに対処します。最高レベルのセキュリティでビジネスクリティカルなデータを保護します。

きめ細かいセキュリティ

OCI Data Flowは、制御されたデータとアクセスにOracle CloudのIdentity and Access Managementシステムをネイティブに使用するため、データの安全性が維持されます。

管理されたリソース

クォータと制限を設定して、OCIデータフローで使用可能なリソースを管理し、コストを管理します。


簡素化された操作

OCIデータフローは、ログ管理や運用UIへのアクセスなどの一般的な運用タスクを簡素化し、開発者がアプリケーションの構築に集中する時間を解放します。

視認性の向上

OCIデータフローでは、運用情報を単一の検索可能なUIに集約することで、Sparkユーザーが何をしているかを簡単に確認できます。

簡単なデバッグと診断

Sparkジョブのトラブルシューティングを行うためのログとツールの追跡には数時間かかる場合がありますが、ログ出力、Spark履歴サーバーなどの統合ビューでは時間がかかりません。

将来のコストを回避

並べ替え、検索、フィルタリングを行って、過去のアプリケーションを調査し、高額な仕事に適切に対処して、不要な支出を回避します。

暴走するSparkジョブを管理

管理者は、実行時間が長すぎる、またはリソースを消費しすぎてコストを押し上げているライブSparkジョブを簡単に検出して停止できます。


簡素化された開発

ビッグデータエコシステムには多くの可動部分と統合が必要ですが、OCIデータフローは既存のSpark投資およびビッグデータサービスと互換性があるため、サービスの管理と必要な場所での結果の提供が容易になります。

既存のアプリケーションと互換性がある

Hadoopまたはその他のビッグデータサービスから既存のSparkアプリケーションを移行します。

安全な出力管理

Sparkジョブの出力を自動的に、そして安全にキャプチャして保存し、UIまたはREST APIを介してそれらにアクセスして、分析を利用できるようにします。

REST APIによる制御

アプリケーションの作成から実行、Sparkジョブの結果へのアクセスまで、OCIデータフローのすべての側面をシンプルなRESTAPIを使用して管理できます。


Oracle Cloud Infrastructureのデータフローにより、コストが75%削減

Oracle Cloud Infrastructure Data Flowでは、データ処理に必要な時間を75%削減し、コストを300%以上削減することで、クライアントのSLAを満たしました。

Oracleのグローバルサービス統合および分析アーキテクチャ、 デリバリーディレクター、Arun Nimmala

主な利点

  • ETLオフロード

    Oracle Cloud Infrastructure Data Flowは、Sparkジョブを監視し、コストを最適化し、容量を解放することにより、ETLオフロードを管理します。

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  • アクティブアーカイブ

    OCI Data Flowの出力管理機能は、Sparkを使用してデータをクエリする機能を最適化します。

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  • 予測できないワークロード

    リソースを自動的にシフトして、予測できないジョブを処理し、コストを削減できます。ダッシュボードは、将来の計画のために使用量と予算のビューを提供します。

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  • 機械学習モデルのトレーニング

    Sparkと機械学習の開発者は、Sparkの機械学習ライブラリを使用し、OCIデータフローの利点を使用してモデルを実行できます。

関連するその他の事項

Oracle Cloud Infrastructure Data Science

エンドツーエンドの機械学習

Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog

セルフサービスのデータ検出

Oracle Autonomous Data Warehouse

クラウドデータウェアハウスのサービス

Oracle Cloud Infrastructure Object Storage

データレイクを構築

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