Облако Dataproc упростит администрировать и руководить кластерами, компания, говорит.Технологии анализа громадных данных, такие как Hadoop и Spark могут оказать помощь организациям извлечь сокровище бизнеса из больших наборов данных, но они могут быть сверхсложными, чтобы администрировать и совладать.
Сохраняя надежду оказать помощь сократить часть той сложности, Гугл в среду заявил о запуске нового обслуживания названное Облако Dataproc для клиентов его облачной платформы. Обслуживание Сейчай доступно лишь в бета-версии и создано для минимизации компаний времени, тратят на управление и администрирование вычислительные кластеры в средах Hadoop и Spark.Компания обрисовала Клуда Дэйтапрока как управляемое обслуживание Spark и Hadoop, которое разрешает клиентам Клуда Плэтформа Гугл создать кластеры более скоро, руководить ими более действенно и экономить деньги, разрешая им включить и отключить кластеры по мере необходимости.В сообщении в блоге в среду, Гугл Product Manager James Malone перечислил пару функций Облака Dataproc, которого он требовал, делает обслуживание лучше, чем личные продукты и соперничающие услуги.
Облако Dataproc, к примеру, делает его намного стремительнее для фирм, чтобы создать и выполнить кластеры Spark и Hadoop если сравнивать с исполнением той же вещи с собственными кластерами и соперничающей инфраструктурой как сервис (IaaS) платформы, Мэлоун, сообщило. Среднее время это берет с Облаком Dataproc, чтобы запустить, масштабировать либо закрыть кластеры Hadoop и Spark, образовывает 90 секунд либо меньше на работу, если сравнивать с между 5 и 30 минутами с другими поставщиками и собственными технологиями IaaS, требовал он.
Облако Dataproc также тесно интегрируется с другими облачными сервисами Гугл, такими как Облачная Регистрация BigQuery, Облачное хранилище и «Облачный» Контроль, делая его платформой исчерпывающих данных, Мэлоун, сообщило. «К примеру, Вы можете применять Облако Dataproc для легко ETL [выдержка, преобразовать и загрузиться] терабайты необработанных данных логов конкретно в BigQuery для коммерческой отчетности», отметил он.Мэлоун рекламировал Облачную модель ценообразования Дэйтапрока как второе преимущество перед другими опциями. Гугл, к примеру, Сейчай взимает лишь 1 цент в час на ЦП в кластере, сообщил он.
Та цена может утратить работоспособность еще больше, в случае если бизнес выбирает выгружаемую опцию виртуальных автомобилей Гугл, о которой не так давно объявляют, для исполнения их рабочих нагрузок, сообщил он.Выгружаемые VMs Гугл разрешают фирмам сдавать в аренду дополнительную свойство инфраструктуры от компании вправду дешево для исполнения рабочих нагрузок маленькой длительности при условии, что на дополнительную свойство возможно брать право в любое время для исполнения систематических рабочих нагрузок. «Вместо того, чтобы округлить Ваше применение до ближайшего часа, Облако Dataproc обвиняет Вас лишь для того, что Вы вправду используете с поминутным выставлением квитанций и низкий, расчетный период с десятью небольшими минимумами», сообщил Мэлоун.Администраторам облачных сред не нужно будет изучить новые инструменты либо API, чтобы быть в состоянии применять Облако Dataproc.
Консоль Разработчика Гугл разрешает администраторам взаимодействовать с кластерами Spark и Hadoop без любого handholding, сказал он.Облако Дэйтапрок додаёт к скоро растущему портфелю инструментов от Гугл для работы с громадными наборами данных и рабочими нагрузками в облаке. В августе, к примеру, компания повысила выполнение собственного обслуживания анализа данных BigQuery с новыми определяемыми пользователем функциями и улучшений удобства пользования.
Ранее в текущем году компания заявила о новом Облачном Контрольном обслуживании, созданном, чтобы разрешить фирмам осуществлять контроль производительность, способность и доступность одолжений ключа Гугл как Механизм Приложений, Облачный SQL и Вычислить Механизм.