Amazon EMR sans serveur

Exécution d’applications de big data avec des cadres open source sans avoir à gérer des clusters ou des serveurs

Amazon EMR sans serveur est une option sans serveur d’Amazon EMR. Grâce à elle, les analystes et les ingénieurs peuvent facilement se servir de https://www.linkedin.com/in/caroline-satre-2786473/cadres analytiques du big data en open source, et ce, sans configurer, gérer, ni mettre à l’échelle de clusters ou de serveurs. Vous bénéficiez de l’ensemble des fonctionnalités et avantages d’Amazon EMR sans avoir à faire appel à des experts pour planifier et gérer les clusters.

Présentation d’EMR sans serveur (2:02)

Avantages

Exécutez des cadres plus facilement

Sélectionnez le cadre open source que vous souhaitez exécuter pour votre application, comme Apache Spark et Apache Hive, et EMR sans serveur provisionne et gère automatiquement les ressources de calcul et de mémoire sous-jacentes.

Mettez à l’échelle à la demande

Exécutez des charges de travail analytiques à n’importe quelle échelle grâce à une mise à l’échelle automatique à la demande qui redimensionne les ressources en quelques secondes pour répondre à l’évolution des volumes de données et des exigences de traitement.

Optimisez les coûts

EMR sans serveur augmente et réduit automatiquement les ressources verticalement pour fournir la quantité de capacité adaptée à votre application. Vous ne payez que ce que vous consommez tout en minimisant les risques de surapprovisionnement ou de sous-approvisionnement.

Fonctionnement

Étape 1 : Créez votre application

Choisissez le cadre open source et la version que vous souhaitez utiliser.

Étape 2 : Soumettez des tâches

Soumettez des tâches dans votre application via des API ou EMR Studio. Vous pouvez également soumettre des tâches à l’aide de services d’orchestration des flux de travail tels qu’Apache Airflow ou Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow.

Étape 3 : Déboguez les tâches

Utilisez des outils open source familiers tels que les interfaces utilisateurs Spark et Tez pour surveiller et déboguer les tâches.

Cas d’utilisation

Charges de travail variables

À mesure que la charge de travail évolue, mettez à l’échelle les ressources des applications de manière fluide, sans avoir à préconfigurer la puissance de calcul et la mémoire dont vous avez besoin.

Pipelines de données sensibles aux SLA

Choisissez l’option permettant de préinitialiser les ressources des applications et d’obtenir un temps de réponse en quelques secondes pour les pipelines de données sensibles aux SLA.

Environnements de développement et de test

Créez des environnements de développement et de test rapidement et facilement, automatisez la mise à l’échelle avec une utilisation imprévisible et mettez vos produits plus rapidement sur le marché.

Comment démarrer

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