
图片来源:甲骨文
公有云服务市场竞争激烈,大厂们除祭出价格战、支援新技术或比拼硬体规格的竞争,囿於自家产品技术的技术布局,扩张公有云的可用服务,也必须拉拢其他厂商成为生态系夥伴,而这波趋势在近年变得更为鲜明,因应整合多云架构、异质环境的风潮,即使是过往为死对头厂商,为了扩张市占、影响率,也必须与对方合作。
除资料库、ERP等主力产品,甲骨文近年也一直加强公有云服务,像是支援Kubernetes、整合Nvidia GPU执行高速运算,最近也并购资料科学平台Datascience.com,让用户可以在公有云上开发机器学习应用。而近日,甲骨文宣布与Cloudera合作,现在企业可以直接在公有云平台上,使用Cloudera旗下的大数据产品,如资料仓储、资料工程、即时串流、数据分析等服务,而购买此服务的企业,也能获得Cloudera原厂支援。
而Cloudera企业资料入口平台所提供的服务,以Apache Hadoop生态系的周边工具为主,如HDFS、HBase、Hive、Impala等。而使用者可以利用Terraform,在公有云环境部署服务丛集、节点,现在甲骨文也有提供多个部署样板,让开发者自行选择。
而根据甲骨文测试,组合该厂商提供的裸机及本地SSD运算服务,搭配10个节点,进行Terasort基准测试,在48分钟内,能完成10TB资料的排序工作。不过裸机搭配本地SSD才有此表现,如果是裸机或虚拟机,配上区块储存,就必须花上更多时间才能完成排序任务。
现在甲骨文与Cloudera联手,把大数据产品搬上公有云。而这个产品Cloudera Enterprise Data Hub,主要支援以Apache Hadoop生态系的周边工具,如HDFS、HBase、Hive、Impala等。而Cloudera也有提供视觉化的管理介面,能即时监控丛集的CPU使用率,或者储存、网路的I/O效能表现。
根据甲骨文测试,选用裸机、本地SSD为测试环境,并搭配10个节点,进行Terasort基准测试,在48分钟内,系统能完成10TB资料的排序工作。不过裸机搭配本地SSD才有此表现,如果是裸机或虚拟机,配上区块储存,就必须花上更多时间才能完成排序任务。

图片来源:甲骨文