華為云鯤鵬大數(shù)據(jù)容器解決方案 助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)

伴隨著信息量的指數(shù)級(jí)增長，大數(shù)據(jù)面臨著算力吃緊、存儲(chǔ)資源告急、數(shù)據(jù)處理效率無法滿足業(yè)務(wù)增長訴求等一系列問題，直到近年來興起的容器技術(shù)的出現(xiàn)，才得以有效解決此類問題。

據(jù)悉，容器技術(shù)以其易遷移、擴(kuò)容快、輕量化等優(yōu)勢，結(jié)合計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式架構(gòu)，可以更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)平臺(tái)在高并發(fā)、實(shí)時(shí)分析、海量數(shù)據(jù)集等應(yīng)用場景下的優(yōu)勢。諸如保險(xiǎn)、電力、零售、互聯(lián)網(wǎng)、汽車、等行業(yè)，通過這種方式能夠制定更貼近用戶的商業(yè)策略、服務(wù)方案，并進(jìn)行精準(zhǔn)推送。

隨著5G+云+AI時(shí)代來臨，數(shù)據(jù)變得更復(fù)雜、更多、更精細(xì)化，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的發(fā)展越來越重要。而行業(yè)所面臨的則是如何用一種更實(shí)用、更高效的解決方案，處理爆炸式增長的數(shù)據(jù)。對(duì)此，各大公司也進(jìn)行了新一輪的技術(shù)探討。

伴隨著容器技術(shù)的成熟及在各行業(yè)的深入應(yīng)用，部分企業(yè)也著手于平臺(tái)的容器化改造，希望結(jié)合容器的優(yōu)勢，為大數(shù)據(jù)平臺(tái)賦予新的力量。截止目前，存算分離的方案相對(duì)較為成熟以Spark為例，其大致可分為Spark On Kubernetes和Spark Standalone兩種方案。

Spark On Kubernetes集群方案，該方案使用Kubernetes替代Yarn來進(jìn)行統(tǒng)一的資源編排和調(diào)度，通過相關(guān)技術(shù)可以進(jìn)一步提升資源管理效率，優(yōu)化了資源分配，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了對(duì)容器資源的動(dòng)態(tài)管理。

另一種Spark Standalone方案得益于容器任務(wù)隔離、細(xì)粒度、輕量化的算力管理等特點(diǎn)，可以將主機(jī)劃分成更多小顆粒的任務(wù)單元，充分利用了主機(jī)資源。但該方案無法對(duì)容器進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理，盡管資源利用率有所提升，但仍存在浪費(fèi)現(xiàn)象。

然而，Kubernetes不屬于Hadoop生態(tài)組件，與傳統(tǒng)Spark on YARN相比存在著性能較差、缺少任務(wù)隊(duì)列、external shuffle service等特性，同樣也不好解決企業(yè)的問題?；诖?，華為云推出鯤鵬大數(shù)據(jù)容器解決方案，能很好地解決這個(gè)問題。

據(jù)了解，華為云鯤鵬大數(shù)據(jù)容器解決方案能提供一套更完善的容器化大數(shù)據(jù)解決方案。該方案以支持原生多協(xié)議的OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)為統(tǒng)一的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)湖，可以無限彈性擴(kuò)容的鯤鵬算力作為計(jì)算資源，提供“極致彈性、極致高效、存算分離”的全新公有云大數(shù)據(jù)解決方案，能有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前大數(shù)據(jù)行業(yè)存在的瓶頸，大幅提升了大數(shù)據(jù)集群的資源利用率，助力企業(yè)智能轉(zhuǎn)型升級(jí)。未來，華為云也同樣會(huì)將更多的技術(shù)融入到該方案中，致力為企業(yè)帶來更好的服務(wù)?！　?/p>

眾所周知，華為技術(shù)實(shí)力強(qiáng)勁，其云計(jì)算品牌華為云同樣以其深厚的技術(shù)功底不斷創(chuàng)新并賦能各行各業(yè)。選擇華為云正當(dāng)時(shí)，雙十一期間，華為云設(shè)置內(nèi)容加速專場、域名建站專場、AI大數(shù)據(jù)專場等，促銷囊括眾多明星產(chǎn)品，欲了解更多詳情，請(qǐng)至華為云官網(wǎng)

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