Data Flow

管理されたインフラストラクチャ

OCI Data Flowは、Sparkジョブが完了したときに、インフラストラクチャ・プロビジョニング、ネットワークセットアップ、およびティアダウンを処理します。ストレージとセキュリティも管理され、ビッグデータ分析用のSparkアプリケーションの作成と管理に必要な作業が少なくて済みます。

より簡単なクラスター管理

OCIデータフローを使用すると、インストール、パッチ適用、またはアップグレードするクラスターがないため、プロジェクトの時間と運用コストを節約できます。

簡素化された容量計画

OCI Data Flowは、プライベート専用リソースで各Sparkジョブを実行するため、事前のキャパシティプランニングが不要です。

低コスト

OCIデータフローを使用すると、IT部門はSparkジョブの実行中に使用するインフラストラクチャ・リソースに対してのみ支払う必要があります。

クラウドネイティブのセキュリティとガバナンス

Oracle Cloud Infrastructureの比類のないセキュリティを活用します。認証、分離、およびその他すべての重要なポイントに対処します。最高レベルのセキュリティでビジネスクリティカルなデータを保護します。

きめ細かいセキュリティ

OCI Data Flowは、制御されたデータとアクセスにOracle CloudのIdentity and Access Managementシステムをネイティブに使用するため、データの安全性が維持されます。

管理されたリソース

クォータと制限を設定して、OCIデータフローで使用可能なリソースを管理し、コストを管理します。

簡素化された操作

OCIデータフローは、ログ管理や運用UIへのアクセスなどの一般的な運用タスクを簡素化し、開発者がアプリケーションの構築に集中する時間を解放します。

視認性の向上

OCIデータフローでは、運用情報を単一の検索可能なUIに集約することで、Sparkユーザーが何をしているかを簡単に確認できます。

簡単なデバッグと診断

Sparkジョブのトラブルシューティングを行うためのログとツールの追跡には数時間かかる場合がありますが、ログ出力、Spark履歴サーバーなどの統合ビューでは時間がかかりません。

将来のコストを回避

並べ替え、検索、フィルタリングを行って、過去のアプリケーションを調査し、高額な仕事に適切に対処して、不要な支出を回避します。

暴走するSparkジョブを管理

管理者は、実行時間が長すぎる、またはリソースを消費しすぎてコストを押し上げているライブSparkジョブを簡単に検出して停止できます。

簡素化された開発

ビッグデータエコシステムには多くの可動部分と統合が必要ですが、OCIデータフローは既存のSpark投資およびビッグデータサービスと互換性があるため、サービスの管理と必要な場所での結果の提供が容易になります。

既存のアプリケーションと互換性がある

Hadoopまたはその他のビッグデータサービスから既存のSparkアプリケーションを移行します。

安全な出力管理

Sparkジョブの出力を自動的に、そして安全にキャプチャして保存し、UIまたはREST APIを介してそれらにアクセスして、分析を利用できるようにします。

REST APIによる制御

アプリケーションの作成から実行、Sparkジョブの結果へのアクセスまで、OCIデータフローのすべての側面をシンプルなRESTAPIを使用して管理できます。