A qui confier la migration de vos clusters Hadoop vers AWS EMR ?
Migrer vos clusers Hadoop et Spark vers AWS EMR présente bien des avantages. Mais pour accélérer cette migration et vous assurer d'en tirer tous les bénéfices, vous pouvez faire appel à un expert tel que Claranet, qui saura vous accompagner à toutes les étapes de votre projet, de l'inventaire au Run 24/7 de vos plateformes Data.
Qu'est ce qu'AWS EMR ?
AWS met à la disposition de ses clients le service Paas EMR (Amazon Elastic MapReduce). Il s'agit d'une plateforme dans le cloud AWS, dédiée au traitement de grandes quantités de données, et ce, à l'aide d'outils à code source libre tels que Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi et Presto.
Amazon Elastic MapReduce (EMR) propose aux utilisateurs une implémentation Cloud d’Hadoop, qui permet d’analyser et de traiter de grands volumes de données. Bâti au-dessus des services d’AWS, EMR s’appuie sur EC2 et S3 pour accélérer le provisioning de cluster Hadoop.
Amazon EMR facilite la mise en place, l'exploitation et la mise à l'échelle des environnements Big Data en automatisant des tâches fastidieuses comme l'approvisionnement en capacité et le réglage des clusters.
EMR permet d'exécuter des analyses à l'échelle des pétaoctets à des coûts inférieurs de moitié à ceux des solutions sur site traditionnelles et à une vitesse trois fois plus rapide que celle d'un outil Apache Spark standard. Vous pouvez exécuter des charges de travail sur des instances Amazon EC2, sur des clusters Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), ou sur des sites utilisant EMR sur des Outposts AWS.
Où se situe EMR dans la pile analytique AWS ?
L'intégration approfondie entre toutes les couches de la pile analytique AWS donne aux développeurs les outils nécessaires pour analyser rapidement les données en utilisant n'importe quelle approche. Utilisez AWS Lake Formation pour stocker vos données une fois dans des formats normalisés (tels que Parquet ou ORC) dans S3, puis analysez ces données à l'aide de l'outil approprié, notamment des services pour les entrepôts de données, Apache Spark ou Hadoop, le catalogue de données, l'ETL serverless, l'analyse opérationnelle (Elasticsearch) et l'analyse en continu. L'intégration avec EC2 simplifie la montée et la descente en charge et permet d'utiliser des techniques telles que les instances EC2 Spot pour réduire le coût de l'analyse jusqu'à 90 %.
L'étendue et la profondeur des services d'analyse sur AWS permettent de choisir facilement le bon outil pour le bon travail. Qu'il s'agisse du service d'entrepôt de données le plus rapide ou d'un service Apache Spark et Apache Hadoop entièrement managé, les services d'analyse AWS vous permettent de disposer facilement des ressources adéquates pour effectuer l'analyse la plus appropriée à vos besoins spécifiques. Il n'existe pas d'algorithme de compression, et AWS collabore avec ses clients pour fournir des services d'analyse managés depuis plus longtemps que quiconque. Par exemple, Amazon EMR a été lancé en 2009 et Amazon Redshift en 2013. Lorsque vous utilisez ces services, il n'est pas nécessaire de déplacer et de transformer continuellement les données, et AWS dispose de services natifs et entièrement intégrés pour les cas d'utilisation fondamentaux, plutôt que d'une collection de services partiellement intégrés provenant d'autres fournisseurs.
Interopérabilité EMR avec les services analytiques AWS
EMR est étroitement intégré à d'autres services d'analyse d'AWS qui permettent aux clients de créer des lacs de données évolutifs.
L'architecture AWS Lake House fournit des services de données spécialement conçus pour créer des lacs de données évolutifs. Elle offre des capacités de déplacement transparent des données entre les services, selon les besoins, ainsi qu'une gouvernance unifiée des données, de manière performante et rentable.
- 1/ Tout commence avec Amazon S3. Les clients construisent des lacs de données sur S3, et utilisent Athena, un service de requête interactif pour analyser toutes leurs données.
- 2/ Outre le lac de données, les clients peuvent utiliser une combinaison de nos services de base de données et d'analyse spécialisés, tels que EMR, Amazon Elasticsearch Service et Redshift, afin de s'assurer qu'ils utilisent l'outil approprié pour obtenir des performances et une évolutivité élevées au coût le plus bas possible.
- 3/ Pour déplacer les données entre ces systèmes, utilisez AWS Glue, nos services d'intégration de données sans serveur.
- 4/ AWS Lake Formation pour gérer la sécurité et la gouvernance de toutes leurs données, qu'elles se trouvent dans le lac de données ou dans des magasins spécialement conçus
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Une expertise et des bonnes pratiques pour vous aider à migrer vers AWS EMR
Pour garantir une migration rapide et fiable vers AWS EMR, vous avez besoin d'un partenaire expérimenté et reconnu par AWS. En tant que partenaire AWS Premier Consulting et Managed Service, et contributeur actif à la communauté open source, Claranet est capable de vous accompagner dans la migration de vos clusters Hadoop on-premise ou sur IaaS, vers AWS EMR. Vous bénéficiez ainsi de notre expertise et de nos bonnes pratiques, vous gagnez du temps sur la prise en main. du service et sur son implémentation. Vous avez également la garantie que les normes de sécurité et de conformité sont respectées.