Amazon EMR
يمكنك تشغيل وتوسيع نطاق Apache Spark وTrino وأعباء عمل البيانات الكبيرة الأخرى بسهولة
لماذا Amazon EMR؟
تُعد Amazon EMR خدمة لمعالجة البيانات الضخمة تساعد على تسريع أعباء عمل التحليل بفضل مرونتها الفائقة وقدرتها العالية على التوسّع. توفّر EMR بيئات تشغيل عالية الأداء لـ Apache Spark وTrino وApache Flink وApache Hive، ما يساهم في تقليص التكاليف ومدة المعالجة بشكل ملحوظ. تتكامل الخدمة بشكل سلس مع AWS، مما يسهل عمليات سير عمل مستودع البيانات المركزي وبنيات المؤسسات الواسعة النطاق. بفضل ميزة التحجيم التلقائي المُدمَجة، والمراقبة الذكية، والبنية التحتية المُدارة، تتيح لك EMR التركيز على استخلاص الرؤى، دون الحاجة إلى إدارة المجموعات، مما يوفر تحليلات على نطاق البيتابايت بكفاءة وبدون الأعباء التشغيلية للحلول التقليدية.
خيارات النشر المرنة
ما سبب أهمية EMR بلا خادم؟
تُسهل Amazon EMR بلا خادم على محللي البيانات والمهندسين تشغيل أطر تحليلات البيانات الضخمة مفتوحة المصدر مثل Apache Spark دون تكوين المجموعات أو الخوادم وإدارتها وتوسيع نطاقها. EMR بلا خادم هي أسرع طريقة لبدء استخدام جميع ميزات وفوائد Amazon EMR دون الحاجة إلى خبراء لتخطيط المجموعات وإدارتها.
ما سبب أهمية Amazon EMR on Amazon EC2؟
توفر Amazon EMR on Amazon EC2 التحكم في تكوين المجموعة وتدعم المجموعات طويلة المدى، مما يجعلها مثالية للمهام المستمرة الخاصة بمعالجة البيانات والتي تتطلب إعدادات أجهزة محددة. يمكنك تثبيت تطبيقات مخصصة إلى جانب أطر العمل الشائعة مثل Apache Spark وTrino، مع تقديم مجموعة واسعة من أنواع مثيلات EC2 لتحسين التكلفة والأداء. يُعد التكامل مع خدمات AWS الأخرى وإمكانية استخدام مثيلات Spot حلًا فعالًا من حيث التكلفة للمؤسسات التي تحتاج إلى تحكم دقيق في عمليات البيانات الضخمة لديها.
ما سبب أهمية Amazon EMR on Amazon EKS؟
تتيح لك Amazon EMR على Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) تقديم مهام Apache Spark عند الطلب على EKS دون الحاجة إلى توفير مجموعات EMR. باستخدام EMR على EKS، يمكنك تشغيل أعباء عملك التحليلية على نفس مجموعة Amazon EKS مثل التطبيقات الأخرى المستندة إلى Kubernetes لتحسين استخدام الموارد وتبسيط إدارة البنية التحتية.
معالجة بياناتك باستخدام Amazon EMR في الجيل التالي من Amazon SageMaker
أصبحت Amazon EMR متاحةً في الجيل الجديد من Amazon SageMaker، مما يتيح لك تشغيل Apache Spark وTrino وغيرها من أطر التحليلات مفتوحة المصدر بسلاسة ضمن بيئة موحدة لتطوير البيانات والذكاء الاصطناعي.
الفوائد
معالجة فعالة من حيث التكلفة للبيانات الضخمة
توفر Amazon EMR مزيجًا من Apache Spark عالي الأداء لمعالجة أسرع وبتكلفة أقل، مع القدرة على اختيار أنواع المثيلات بما في ذلك مثيلات Spot، إضافة إلى التحجيم التلقائي المُدار الذي يضبط حجم المجموعة بشكل ديناميكي، ما يقلل من الهدر ويخفض التكاليف الكلية.
تسريع الوصول إلى الرؤى وتحسين الأداء
تقدّم Amazon EMR أداءً أعلى بما يصل إلى 3.9 مرات مقارنةً بـ Apache Spark مفتوح المصدر، مع الحفاظ على التوافق مع واجهة برمجة التطبيقات (API). إنها تُمكِّن العملاء من نشر أطر مفتوحة المصدر من اختيارهم - Apache Spark أو Trino أو Apache Flink أو Apache Hive. توفر EMR دعمًا لتنسيقات الجداول مفتوحة المصدر مثل Iceberg وHudi وDelta، مما يساعد في تسريع الوصول إلى الرؤى.
مرونة نشر منقطعة النظير
تتيح EMR مرونة في خيارات النشر، بما يشمل EMR بلا خادم للمعالجة المُدارة بالكامل بدون إدارة للبنية التحتية، وبما يشمل أيضًا EMR على EC2 للتحكم المُفصَّل في المجموعات، وEMR على EKS لتشغيل أعباء عمل البيانات الضخمة المبنية أصلًا في Kubernetes. سواء كنت تدير مجموعات قصيرة الأمد للمهام عند الطلب أو مجموعات طويلة الأمد للمهام المستمرة، فإن EMR تتكيف مع احتياجاتك التشغيلية مع تحسين التكاليف من خلال تخصيص مرن للموارد وتوسُّع فعّال.
تحسين معالجة البيانات في Amazon SageMaker
خدمة Amazon EMR في الجيل الجديد من Amazon SageMaker تُتيح لك تشغيل أطر مفتوحة المصدر مثل Apache Spark وTrino وApache Flink، مع القدرة على توسيع أعباء عمل التحليلات بسلاسة ودون الحاجة إلى توفير أو إدارة البنية التحتية. بفضل إمكانات EMR في Amazon SageMaker، يمكنك توحيد معالجة البيانات وتطوير النماذج، مما يتيح مسارات عمل شاملة من تحويل البيانات الخام إلى نشر الذكاء الاصطناعي في بيئة تعاونية واحدة.