Che cos'è Apache Spark As a Service?
Apache Spark ottimizzato nel cloud come cluster chiavi in mano per elaborazione batch, SQL, streaming, ML e calcolo grafico senza gestione dell'infrastruttura
Summary
- Sfrutta le funzionalità di Spark per lo streaming di dati, l'elaborazione di grafici, SQL su Hadoop e l'apprendimento automatico con applicazioni integrate che accelerano l'accesso e l'analisi dei dati su larga scala.
- Elimina le sfide infrastrutturali e velocizza l'implementazione eliminando i costi hardware e le barriere all'adozione su larga scala, ideale per progetti di analisi a breve termine con ROI elevato ed esigenze temporanee di esplorazione dei dati.
- Offre un facile accesso ai dati Hive, HDFS, HBase e Amazon S3 senza competenze di programmazione specifiche, consentendo sia agli utenti tecnici che a quelli aziendali di sfruttare l'analisi dei big data prima di impegnarsi in investimenti completi del sistema.
Che cos'è Apache Spark as a Service?
Apache Spark è un framework open-source distribuito pensato per l'elaborazione veloce e in tempo reale di dati su larga scala. Dalla sua nascita nel 2009 presso l'AMPLab dell'Università di Berkeley, Spark ha registrato una notevole crescita. Oggi, con oltre 200 contributori distribuiti in più di 50 organizzazioni, vanta la più grande community open-source nel campo dei Big Data. Databricks ospita una propria versione ottimizzata di Apache Spark come Spark-as-a-Service su più cloud. Questa versione è dotata di una serie di applicazioni integrate che consentono di accedere ai dati e di analizzarli più rapidamente. Sfrutta le numerose capacità di Spark di operare sui Big Data, come quella di lavorare con i dati in streaming, di elaborare grafici e di offrire SQL su Hadoop, nonché le sue funzionalità di machine learning. Anche se la maggior parte delle organizzazioni è consapevole delle opportunità offerte da Spark, molte sono ancora in difficoltà. Perché? A causa delle sfide che si trovano ad affrontare quando vogliono analizzare dati in streaming o grandi quantità di dati. Tuttavia, questo non significa che non si possano sfruttare i vantaggi offerti da Spark senza gli investimenti in hardware e l'impegno che un'implementazione completa comporterebbe. Spark as a Service elimina le difficoltà legate all'infrastruttura e velocizza il processo, abbattendo la maggior parte dei costi e del lavoro necessari. Esistono già diversi fornitori che offrono Spark as a Service, rendendo questo framework facile e veloce da implementare. Questa soluzione è ideale per progetti analitici di breve durata che possono essere impostati rapidamente con un elevato ritorno sull'investimento. Spark as a Service semplifica l'elaborazione e l'interrogazione dei dati archiviati in Hive, HDFS, HBase e Amazon S3. Inoltre, Spark as a Service è probabilmente la scelta migliore per gestire un progetto di analisi temporaneo. È anche l'opzione preferita dalle aziende che desiderano toccare con mano i vantaggi dell'uso di analisi e Big Data prima di investire in un proprio sistema per l'elaborazione di Big Data.
Gartner®: Databricks leader dei database cloud
Principali vantaggi dell'utilizzo di Spark as a Service:
- Un modo semplice per accedere ai dati Spark.
- Dal momento che non richiede competenze specialistiche di programmazione, può essere agevolmente utilizzato sia dagli utenti tecnici che da quelli commerciali.
- Costi inferiori.
