Amazon EMR
Jalankan dan skalakan Apache Spark, Trino, serta beban kerja big data lainnya dengan mudah
Mengapa Amazon EMR?
Amazon EMR adalah layanan pemrosesan big data yang mempercepat beban kerja analitik dengan fleksibilitas dan skala yang tak tertandingi. EMR menghadirkan runtime yang dioptimalkan kinerjanya untuk Apache Spark, Trino, Apache Flink, dan Apache Hive, yang secara signifikan mengurangi biaya serta waktu pemrosesan. Layanan ini terintegrasi secara mulus dengan AWS, menyederhanakan alur kerja danau data dan arsitektur skala korporasi. Dengan penskalaan otomatis bawaan, pemantauan cerdas, dan infrastruktur terkelola, EMR memungkinkan Anda fokus dalam mengekstraksi wawasan—bukan mengelola klaster—memberikan analitik skala petabyte secara efisien tanpa biaya operasional solusi tradisional.
Opsi deployment fleksibel
Mengapa Harus EMR Nirserver?
Amazon EMR Nirserver memudahkan analis dan teknisi data untuk menjalankan kerangka kerja analitik big data sumber terbuka seperti Apache Spark tanpa mengonfigurasi, mengelola, dan menskalakan klaster atau server. EMR Nirserver adalah cara tercepat guna mendapatkan semua fitur dan keuntungan Amazon EMR tanpa perlu memiliki ahli untuk merencanakan serta mengelola klaster.
Mengapa Amazon EMR di Amazon EC2?
Amazon EMR di Amazon EC2 memberikan kontrol atas konfigurasi klaster dan mendukung klaster yang berjalan lama, sehingga menjadikannya sempurna untuk tugas pemrosesan data berkelanjutan yang memerlukan pengaturan perangkat keras tertentu. Anda dapat menginstal aplikasi khusus bersama kerangka kerja populer seperti Apache Spark dan Trino, dengan berbagai pilihan jenis instans EC2 untuk mengoptimalkan biaya maupun kinerja. Integrasi dengan layanan AWS lainnya dan kemampuan untuk menggunakan Instans Spot menjadikannya solusi hemat biaya bagi organisasi yang membutuhkan kontrol terperinci atas operasi big data-nya.
Mengapa Harus Amazon EMR di Amazon EKS?
Amazon EMR di Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) memungkinkan Anda untuk mengirimkan tugas Apache Spark sesuai permintaan di EKS tanpa menyediakan klaster EMR. Dengan EMR di EKS, Anda dapat menjalankan beban kerja analitik di klaster Amazon EKS yang sama dengan aplikasi berbasis Kubernetes lainnya untuk meningkatkan pemanfaatan sumber daya dan menyederhanakan manajemen infrastruktur.
Proses data Anda dengan Amazon EMR di Amazon SageMaker generasi berikutnya
Amazon EMR tersedia di Amazon SageMaker generasi berikutnya, memungkinkan Anda menjalankan Apache Spark, Trino, dan kerangka kerja analitik sumber terbuka lainnya dengan mudah dalam lingkungan pengembangan data dan AI terpadu.
Keuntungan
Pemrosesan big data yang hemat biaya
Amazon EMR menggabungkan Apache Spark dengan performa optimal untuk pemrosesan yang lebih cepat dan hemat biaya dengan fleksibilitas untuk memilih jenis instans, termasuk Instans Spot, serta penskalaan otomatis yang terkelola penuh yang secara dinamis menyesuaikan ukuran klaster—menghilangkan praktik penyediaan sumber daya yang berlebihan dan mengurangi pengeluaran secara keseluruhan.
Percepat waktu perolehan wawasan dan optimalkan performa
Amazon EMR memberikan performa hingga 3,9x lebih baik dibandingkan dengan Apache Spark sumber terbuka sekaligus mempertahankan kompatibilitas API. Ini memungkinkan pelanggan untuk men-deploy kerangka kerja sumber terbuka pilihannya – Apache Spark, Trino, Apache Flink, atau Apache Hive. EMR mendukung format tabel terbuka populer seperti Iceberg, Hudi, dan Delta untuk mempercepat waktu perolehan wawasan.
Fleksibilitas deployment yang tak tertandingi
EMR menawarkan pilihan dalam deployment, termasuk EMR Nirserver untuk pemrosesan bebas infrastruktur yang dikelola sepenuhnya, EMR di EC2 untuk kontrol klaster mendetail, dan EMR di EKS untuk beban kerja big data native Kubernetes. Baik menjalankan klaster jangka pendek untuk tugas sesuai permintaan atau klaster jangka panjang untuk tugas persisten, EMR menyesuaikan dengan kebutuhan operasional Anda sekaligus mengoptimalkan biaya melalui alokasi sumber daya fleksibel dan penskalaan yang efisien.
Optimalkan pemrosesan data di Amazon SageMaker
Amazon EMR di Amazon SageMaker generasi berikutnya memungkinkan Anda menjalankan kerangka kerja sumber terbuka seperti Apache Spark, Trino, dan Apache Flink, sehingga membuat Anda dapat menskalakan beban kerja analitik dengan mudah—semuanya tanpa perlu penyediaan atau pengelolaan infrastruktur. Dengan kemampuan EMR di Amazon SageMaker, Anda dapat memadukan pemrosesan data dan pengembangan model, memungkinkan alur kerja end-to-end dari transformasi data mentah hingga deployment AI dalam satu lingkungan kolaboratif.