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Elastic MapReduce

 Spark、Hbase、Prestoなどのビッグデータフレームワークをサポートするマネージド型Hadoopサービス。

概要

Elastic MapReduce(EMR)は、クラウド技術をHadoop、Hive、Spark、Hbase、Presto、Storm などのコミュニティオープンソース技術と連携し、安全、低コスト、高信頼性、柔軟に拡張可能なクラウドホスティング Hadoop サービスを提供します。EMR を使用すると、数分以内に安全で信頼できる専用の Hadoop クラスターを作成し、クラスター内のデータノードまたは Cloud Object Storage (COS) に保存されているペタバイト規模のデータを分析できます。

特徴
オープンソース

高性能でエンタープライズグレードの信頼性の高いオープンソースビッグデータエコシステム(Hive、Spark、Presto、HBase、Flink、Iceberg、Alluxioなど)を、オンデマンドのコンポーネントオーケストレーション機能とともに提供します。

効率的なO&M

クラウドネイティブな統合オブザーバビリティと重要イベントのスナップショットロールバックにより、トラブルシューティングが効率化され、運用保守の効率が向上します。

弾力的なリソーススケーリング

スケジュールやワークロードに基づいてクラスターのコンピューティングリソースを数分以内にシームレスに自動スケーリングし、変化するビジネスシナリオに対応します。

経費最適化

従量課金制のリソース割り当て、簡素化されたデプロイメント/メンテナンス、およびコンピューティングとストレージの分離への対応。

機能
迅速な展開


EMRコンソールを使えば、わずか3ステップで専用クラスターを起動できます。EMRは、Hive、Spark、HBase、Presto、Flinkなど、包括的なオープンソースコンポーネント群を提供しており、クラスター作成時にこれらのコンポーネントを柔軟に組み合わせて、独自のビジネスニーズに対応できます。

クラスターの作成とスケーリングが数分で完了

コンソールを使用して、安全で安定したクラウドベースのHadoopクラスターをわずか数分でデプロイできます。また、既存のEMRクラスターを数分以内にシームレスに拡張して、増大するデータ量やビジネスニーズに対応することも可能です。

コンピューティングとストレージの分離

クラウドホスト型Hadoopクラスターにおいて、ストレージノードとコンピューティングノードを分離します。必要に応じてコンピューティングノードを柔軟に拡張することで、ハードウェアコストを削減できます。あるいは、Tencent Cloud COS(クラウドオブジェクトストレージ)を活用してストレージとコンピューティングを分離し、ストレージリソースとコンピューティングリソースを個別にスケーリングすることで、変動するビジネスニーズにより適切に対応できます。

OPSサポート


EMRは包括的な監視および運用システムを備えており、コアコンポーネント(Spark、Hive、Prestoなど)や実行中のタスクにおける異常を即座に検知し、クラスターの安定稼働を確保します。

ユースケース

IDCやオープンソースのHadoopディストリビューション上に構築された自己管理型コンポーネントは、複雑なテクノロジー スタック、古いコンポーネント バージョン、高い運用・保守コスト、そして限られた技術サポートといった課題を抱えていることがよくあります。EMRは包括的な移行ツール群によってシームレスな移行を可能にし、最先端で安定性、高性能、そしてコスト効率に優れたクラウドネイティブのビッグデータプラットフォームを迅速に導入できます。

企業が大規模データの価値を引き出し続けるにつれ、従来のアーキテクチャでは、費用対効果の高い統合データストレージと管理に対するニーズを満たすことができず、多様なシナリオにおけるデータ分析タスクを柔軟にサポートすることもできません。EMR上に構築されたクラウドネイティブなデータレイクは、これらの課題を効果的に解決します。

Hadoopを中心としたオフラインデータウェアハウスは、Hueのようなツールを活用することで、主要なコンピューティングフレームワーク(Hive、Spark、Prestoなど)にアクセスでき、実用的なデータインサイトを迅速に導き出すことが可能になります。

インターネット金融、ゲーム、O2Oなどの分野では、ユーザー行動、システムログ、注文データといった構造化データや半構造化データを効率的に分析することが喫緊の課題となっています。EMRは、豊富なコンピューティングコンポーネント、分単位でのクラスタープロビジョニング、水平スケーリング機能などを備えており、リアルタイムのインタラクティブなビジネスクエリをサポートし、ビジネスの応答性を向上させます。

ビジネスサーバーから生成されたリアルタイムデータを、アプリケーションやツール内のAPIやSDKを介してメッセージングミドルウェアに送信した後、EMR内で適切なストリーミングデータ処理エンジンを選択してデータを分析することで、リアルタイムのデータ計算と意思決定が可能になります。

料金

Tencent Cloud Elastic MapReduce (EMR) は、柔軟なデプロイメントと課金オプションを提供します。課金はノード単位で行われるため、様々なスペックのノードを選択してクラスターを構成し、ビジネスの変動に合わせて動的にスケーリングすることが可能です。詳細については、課金概要 をご覧ください。