ECONOMIA GERADA PARA OS NOSSOS CLIENTES
NOSSAS SOLUÇÕES
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Spark Serverless para Kubernetes - execute o Spark sem precisar gerenciar seus servidores.
Infraestrutura de nuvem confiável, automatizada e continuamente otimizada para cargas de trabalho de big data.
AUTOMATIZE O PROVICIONAMENTO, GERENCIAMENTO E DIMENSIONAMENTO DE INFRAESTRUTURA PARA AMBIENTES DE NUVEM DE BIG DATA
SOBRE O OCEAN PARA APACHE SPARK
O Ocean para Apache Spark simplifica e automatiza a infraestrutura em nuvem utilizada no Spark, tendo o Kubernetes como programador. Da instalação e configuração ao provisionamento, gerenciamento e desmontagem de recursos, o Wave usa o mecanismo baseado em IA da Spot by Netapp para otimizar continuamente os clusters Spark, escolhendo a melhor infraestrutura para um aplicativo em tempo real, considerando sempre seus requisitos de infraestrutura. Tendo como base o Spot Ocean, o Wave possibilita a execução confiável de aplicativos Spark com instâncias spot, reservadas ou sob demanda, proporcionando economia de até 90% dos custos.
BIG DATA NATIVO DA NUVEM COM O OCEAN PARA APACHE SPARK
Gestão unificada
Implante várias cargas de trabalho no mesmo cluster Spark.
Isole cargas de trabalho em Spark
Reduza dificuldades de gerenciamento ao mover cargas de trabalho para ambientes diferentes.
Utilização eficiente da infraestrutura
Maximize a utilização do nó e a consequente eficiência do cluster.
O QUE O WAVE PODE FAZER POR VOCÊ?
1
ECONOMIZE ATÉ 90% EM CUSTOS DE INFRAESTRUTURA
Execute aplicativos de forma confiável em uma combinação ideal de instâncias spot, on-demand e reservadas para minimizar as marcas do cluster e reduzir os custos de nuvem.
2
OTIMIZE CONTINUAMENTE AS APLICAÇÕES SPARK
Monitore cargas de trabalho em Spark e otimize seus parâmetros de execução para utilizar os recursos de maneira mais eficiente e operar com alto desempenho.
3
USE O OCEAN PARA APACHE SPARK DE ONDE VOCÊ ESTIVER
Integrações pré-programadas com JupyterHub, Airflow, Spark History Server e spark-submit. Configure notebooks Jupyter ou Zeppelin localmente enquanto executa aplicativos Spark no Kubernetes remotamente. Com o suporte para uso integrado, não há necessidade de aprender e implementar novos fluxos de trabalho.
4
RIGHT-SIZING DE APLICAÇÕES SPARK
Compare as configurações de computação e memória com o uso real dos aplicativos para identificar o tamanho certo e reduzir o superprovisionamento, evitando o controle de fluxo da CPU e condições de falta de memória.
