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Erhalten Sie die Kontrolle zurück – trennen Sie Rechenleistung vom Speicher, um Ihre Analyseanwendungen flexibel zu erstellen, zu skalieren und zu warten
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Was ist Analytics Engine?

 

IBM Analytics Engine bietet Apache Spark-Umgebungen einen Service, der die Rechen- und Speicherebenen entkoppelt, um die Kosten zu kontrollieren und Analysen in großem Umfang durchzuführen. Anstelle eines permanenten Clusters aus Dual-Purpose-Knoten ermöglicht IBM Analytics Engine den Anwendern, Daten in einer Objektspeicherschicht wie IBM Cloud Object Storage zu speichern und bei Bedarf Cluster von Compute Notes zu starten. Für zusätzliche Flexibilität und Kostenvorhersehbarkeit ist der nutzungsbasierte Verbrauch für Apache Spark-Umgebungen verfügbar.

Der Serverless-Plan für IBM Analytics Engine ist jetzt in der IBM Cloud verfügbar
Konzentrieren Sie sich wieder auf die Analyse
Verbessern Sie die Clusterauslastung

Instanzen nur verwenden, wenn Aufträge ausgeführt werden

Kosten kontrollieren

Nutzungsbasiertes zahlungsmodell

Flexibel skalieren

Optimieren Sie Ressourcen durch die Trennung von Rechenleistung und Speicher

Funktionen der Analytics Engine
Nutzen Sie die Leistung von Open-Source

Bauen Sie auf einen ODPi-kompatiblen Stack mit bahnbrechenden Data Science-Tools mit dem breiteren Apache Spark-Ökosystem.

Hochfahren und skalieren Sie nach Bedarf

Definieren Sie Cluster basierend auf den Anforderungen Ihrer Anwendung. Wählen Sie das entsprechende Softwarepaket, die Version und die Größe des Clusters aus. Verwenden Sie es so lange wie erforderlich, und löschen Sie es, sobald die Anwendung die Aufträge abgeschlossen hat.

Analytik anpassen und konfigurieren

Konfigurieren Sie Cluster mit Analysebibliotheken und -paketen von Drittanbietern sowie IBM-eigenen Erweiterungen. Stellen Sie Workloads aus IBM Cloud-Diensten bereit, beispielsweise maschinelles Lernen.

Vorteile der Analytics Engine
Rechenleistung und Speicher sind nicht länger gebunden

Richten Sie bei Bedarf reine Rechencluster ein. Da keine Daten im Cluster gespeichert werden, müssen Cluster nie aktualisiert werden.

E/A-lastige Cluster sind kostengünstiger

Stellen Sie bei Bedarf mehr IBM Cloud Object Storage (oder andere Datenspeicher) bereit, ohne zusätzliche Kosten für nicht genutzte Rechenzyklen.

Cluster sind elastischer

Das Hinzufügen und Entfernen von Datenknoten basierend auf der Live-Anfrage ist über REST-APIs möglich. Außerdem bleiben die Gemeinkosten niedrig, da keine Daten im Rechencluster gespeichert sind.

Sicherheit ist kostengünstiger

Die Verwendung eines mehrschichtigen Ansatzes vereinfacht die Implementierung der Sicherheit in den einzelnen Clustern erheblich und ermöglicht gleichzeitig eine Zugriffsverwaltung auf einer detaillierteren Ebene.

Die Bindung an einen bestimmten Anbieter wird vermieden

Cluster werden hochgefahren, um die Anforderungen des Auftrags zu erfüllen, anstatt zu erzwingen, dass die Aufträge einem einzigen Softwarepaket/einer einzigen Version entsprechen. In verschiedenen Clustern können mehrere verschiedene Softwareversionen ausgeführt werden.

Kontrollieren Sie die Kosten mit Serverless Spark

Wenn Sie mit Apache Spark arbeiten, aber nicht sicher sind, wie viel Ressource benötigt wird, stellen Sie eine serverlose Spark-Instanz bereit, die beim Ausführen einer App nur Computeressourcen verbraucht. Sie zahlen nur, was Sie tatsächlich nutzen.

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Erfassen, organisieren und analysieren Sie Daten auf einer offenen Multicloud-Daten- und KI-Plattform.

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