올해 IBM PartnerWorld Leadership Conference에서 IBM은 고성능 처리 및 유연한 하이브리드 스토리지 솔루션이 필요한 고객을 위해 두 가지 신제품을 출시했습니다. IBM은 기업이 수집 중인 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 Apache Spark를 사용할 수 있도록 IBM Platform Conductor for Spark를 출시했습니다. 그리고 IBM은 Storwize 제품군에 새로운 하이브리드 추가 제품인 V5000 모델을 출시했습니다.
데이터는 엄청난 속도로 생성되고 있으며 조직은 통찰력을 얻기 위해 이 데이터를 마이닝하는 방법을 찾기 위해 고군분투하고 있습니다. 과거에는 사용자가 빅 데이터 분석을 위해 Apache Hadoop MapReduce를 사용했습니다. 그러나 이제 데이터가 너무 빨리 생성되어(하루 2.5경 바이트의 데이터) 더 빠른 것이 필요합니다. 이로 인해 Apache에 따르면 MapReduce보다 100배 빠른 Apache Spark가 개발되었습니다. Spark의 가장 큰 단점은 구현의 어려움이었습니다. IBM의 새로운 Spark용 Platform Conductor는 고객에게 조직이 Spark를 배포할 수 있는 엔터프라이즈급 다중 테넌트 솔루션을 제공합니다. IBM Platform Conductor for Spark는 금융 서비스 산업, 생명 과학, 석유 및 가스, 설계 자동화 및 소매업에 이상적입니다.
Spark용 IBM Platform Conductor의 이점:
- 빅 데이터 분석을 위한 더 빠른 결과 달성: Spark 멀티테넌시를 사용하면 Spark 작업이 그렇지 않으면 유휴 상태가 될 리소스에서 실행될 수 있습니다. 제품의 핵심은 세계에서 가장 까다로운 일부 고객 환경에서 입증된 고효율 리소스 스케줄링 기술입니다.
- 단순화된 배포 및 관리 생성: 리소스 예약, 데이터 관리, 모니터링, 경고, 보고 및 진단과 Spark를 통합하는 종단 간 통합 솔루션입니다.
- 향상된 효율성 실현: 공유 인프라 지원으로 리소스의 효율적 사용을 극대화합니다. Spark 멀티테넌시는 여러 인스턴스와 서로 다른 버전의 Spark를 동시에 실행하도록 지원하여 보다 쉬운 Spark 수명 주기 관리를 제공할 수 있습니다.
통찰력을 얻기 위해 데이터를 마이닝하는 것은 경쟁 우위를 개발하는 좋은 방법이지만 데이터를 마이닝하는 동안 어딘가에 저장해야 합니다. IBM은 또한 새로운 Storwize V5000 스토리지 솔루션을 출시합니다. V5000은 확장성, 성능, 효율성 및 유연성을 제공하는 동시에 통합 가상화 및 간소화된 관리를 지원합니다. 각 시스템은 최대 2PB의 용량(양방향 클러스터 시스템의 경우 4PB)을 제공하며 기업은 소규모로 시작하여 준비가 되면 초기 투자를 활용하면서 성장할 수 있습니다.
Storwize V5000의 이점:
- 더 높은 유연성: 유연한 소프트웨어 옵션과 세 가지 새로운 모델로 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.
- 사용 용이성: 업계 최고의 그래픽 사용자 인터페이스로 관리 간소화
- IBM Easy Tier: 실시간 사용 분석 패턴을 기반으로 스토리지 계층 간에 데이터를 자동으로 마이그레이션하는 고급 기술을 포함합니다.
- IBM 실시간 압축: 최대 80% 적은 디스크 및 플래시 용량을 사용하여 스토리지 구입 비용 절감
- 외부 가상화: 기존 스토리지 인프라에 IBM Storwize V5000 기능을 통합하고 제공합니다.
- Replication over IP: 혁신적인 기술로 원격 미러링을 위한 네트워크 활용도 향상
- IBM HyperSwap: 탄력적인 가상화 환경을 위한 고가용성 구성 허용
- 클러스터형 시스템: 블록 시스템이 성능과 용량을 확장 및 확장할 수 있는 기능을 제공합니다.
- VersaStack의 통합 부분: IBM과 Cisco가 공동으로 개발한 통합 인프라 솔루션을 포함하여 더 빠른 애플리케이션 및 워크로드 제공을 제공하는 동시에 효율성을 유지하고 비용을 제어합니다.
이용 가능 여부 (Availability)
IBM Platform Conductor for Spark와 IBM Storwize V5000 모두 현재 사용 가능합니다.
아마존