0
Mentre il cloud promette più semplicità operativa per l’attuazione di grandi progetti di dati, non significa che le imprese possono ignorare i costi di gestione e i problemi che devono affrontare con l’integrazione di nuove applicazioni e nuovi insiemi di dati. Mentre Ovulo si aspetta che il cloud sarà per la maggior parte greenfield big data implementazioni entro il 2019 (non molto di più di un anno da ora), che lascia ancora un sacco di organizzazioni che sarà giocoleria on-premise e cloud distribuzioni.
MapR nuova Orbita Cloud Suite indirizzi di organizzazioni di pianificazione per la gestione o il livello di archiviazione dei dati per l’ibrido in premessa/le implementazioni cloud. Supporta due vie di circolazione dei dati on-premise al cloud e alla schiena.
MapR Orbita Suite sfrutta lo spazio dei nomi globale capacità che già costruito in MapR proprietario file di sistema (di recente rimarchiati MapR-XD). In parole povere, ciò significa che è possibile memorizzare i metadati, anche se è memorizzato su un cluster separato; una capacità che open source di Apache HDFS manca. I metadati in grado di coprire tutto, dai file e/o il nome della tabella, il tipo di dati, le autorizzazioni di sicurezza, e così via. La nuova Orbita Suite funzione consente di automatizzare ciò che in passato avrebbero richiesto complessa manuale di codifica.
Con la nuova Orbita Suite, la gestione dei metadati, si estende ai dati conservati in cloud object storage systems; inizialmente, AWS S3 e Archiviazione BLOB di Azure sono supportati, con Google Cloud Storage di venire più tardi. Che porta ad una capacità che è stato a lungo un fiocco di classico information lifecycle management: storage tiering. Il Tiering è utilizzato per la memorizzazione di dati in più costo-efficace.
Tradizionalmente, questo avrebbe significato spostare l’invecchiamento i dati dal disco locale a maggiore capacità di near-line o non in linea archiviazione. Ma il tiering dello storage oggi è molto più equilibrio complesso, perché ci sono così tante nuove opzioni. Nella fascia alta, in memoria, SSD flash, e (presto) la memoria NVRAM da rendere economico l’uso di silicio per applicazioni esigenti. Hadoop HDFS aggiunte opzioni per l’archiviazione attiva dei casi di uso, cui i dati che normalmente sarebbero stati eliminati o deviati fuori l’archivio sono tenuti a disposizione per i big data analytics grazie alla scalabilità hardware e mercato del disco. Ora aggiungere il cloud storage per l’equazione, fornendo opzioni che sono anche più economico di HDFS. È un’equazione che molti di Amazon EMR spesso i clienti equilibrio.
Una volta che hai spostato i dati al cloud storage, il nuovo Orbita Suite consente inoltre a disposizione dei cluster di calcolo usando le Api native, inizialmente per AWS e Azzurro, con Google Cloud supporto di venire più tardi. Si tratta di una opzione separata, per i clienti che vogliono spostare i dati di archiviazione più conveniente, ma ancora non hanno il necessario per la filatura di calcolo. Inoltre, la nuova Orbita offre la completa MapR s Edge IoT pre-elaborazione offerta aggiungendo l’opzione per spostare i dati in tempo reale per il cloud, non solo per l’on-premise cluster.
Gestiti i servizi cloud sono tenuti a fornire semplicità operativa, ma la ricchezza delle opzioni che offrono genererà nuove scelte e complessità nel mix. Con la sua nuova Orbita Suite offre, MapR è affrontare quello che diventerà uno dei molti addormentato problemi per coloro che fanno cloud ibrido strategie.
0