Google allie Hadoop et Spark dans l’offre Cloud Dataproc

Big DataData & StockageLogicielsOpen Source
Cloud Dataproc
4 21 Donnez votre avis

Cloud Dataproc de Google permet de créer un cluster Hadoop+Spark en quelques minutes seulement. Une offre présentée comme efficace et économique.

Google lance aujourd’hui l’offre Cloud Dataproc, dont l’objectif est de proposer du clés en main pour la mise en place de solutions Big Data Hadoop et Spark. Deux des technologies les plus médiatisées et prisées du moment.

« L’automatisation apportée par Cloud Dataproc vous permet de créer des clusters rapidement, de les gérer facilement, et d’économiser de l’argent en mettant des grappes de serveur hors ligne lorsque vous ne les utilisez pas. Avec moins de temps et d’argent consacré à l’administration, vous pouvez vous concentrer sur votre travail et vos données », explique Google.

La firme indique que les opérations appliquées à un cluster Cloud Dataproc sont répercutées en moyenne en 90 secondes, contre plusieurs minutes pour les offres concurrentes. Démarrage, arrêt et redimensionnement d’une infrastructure Hadoop/Spark sont ainsi quasi instantanés.

1 cent par vCPU et par heure

Autre avantage de cette offre, elle est accessible à un prix réduit. En plus des frais classiques liés à l’utilisation des ressources de la Cloud Platform de la firme, Cloud Dataproc est facturé 1 cent par vCPU et par heure. Moins encore si l’instance est préemptible. La facturation s’effectue à la minute, avec un minimum de 10 minutes.

Enfin, Google joue la carte de l’interopérabilité avec ses autres offres Cloud, comme BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud Logging, Cloud Monitorong ou encore Cloud Storage. Cloud Dataproc est actuellement architecturé autour d’Hadoop 2.7.1 et de Spark 1.5.

À lire aussi :
Le Cloud de Google certifié ISO sur la protection des données personnelles
Google gère 2 milliards de lignes de code
Quiz Silicon.fr – Google et Alphabet de A à Z

Crédit photo : © Google

Lire la biographie de l´auteur  Masquer la biographie de l´auteur