容器:Hortonworks大数据混合架构联盟的关键

日期: 2018-10-01 作者:Jack Vaughan翻译:邹铮 来源:TechTarget中国 英文

近日Hortonworks携手IBM及Red Hat共同发起开放混合架构举措(Open Hybrid Architecture Initiative)。此次Hortonworks联盟的目标是为云端和本地数据中心运行的大数据工作负载构建通用架构。

这个新的Hortonworks联盟举措的核心是利用Kubernetes管理的容器。这种基于容器的云数据方案正逐渐为企业未来数据中心的大数据架构奠定基调。

另外,在Strata Data大会,计算行业领先供应商戴尔EMC还宣布与数据容器专家BlueData Software达成协议,向用户提供参考架构以将云式容器引入内部环境。

大数据基础设施转变

这两项协议都表明大数据基础设施正在发生变化。针对云环境的基于容器的数据方案开始展示未来企业内数据处理方式。

Gartner分析师Arun Chandrasekaran表示,Hortonworks联盟混合举措反映了当前正在发生的变化,这种变化是源于可用于处理数据工作负载的大量分析引擎以及大数据应用程序越来越多转移到云端。

Chandrasekaran称:“从历史上来看,大数据是关于结合计算和存储。当MapReduce是唯一的引擎时,这种方法非常有效。而现在,相同数据湖具有多个处理引擎。这意味着,在很多情况下,客户正在考虑将计算和存储分离。”

分离计算和存储

Chandrasekaran说,从本质上讲,现代云部署需要将这两个元素分开。他指出,这种方法更适合于容器化大数据工作负载,以实现可移植性。而这种架构向容器编排的转变表明人们希望更有效地利用他们的基础设施。

Hortonworks与Red Hat及IBM的联盟表明,Hadoop式开源分布式数据处理框架正在发生基本变革。云端和本地架构方案正在融合。

Hortonworks公司首席产品官兼联合创始人Arun Murthy说道:“我们将再次分离存储和计算。因此,无论是在内部还是在云端或者不同的云端,该架构将会保持一致。”

弹性云

这种架构风格侧重于弹性云方法,可允许用户在需要时启用大数据集群来处理作业,并在不需要时使其脱机。

Murthy在接受采访时称:“在公共云中,如果你不需要,则你不需要保持架构正常运行。”

而对于Hadoop系统在数据中心的常见部署方式,集群经常会配置好并保持部署以为高峰值工作负载做好准备。

对于Red Hat集成解决方案业务部门总经理Lars Herrmann来说,Hortonworks联盟旨在进一步将大量数据应用程序在本地OpenShift容器平台运行,同时,还涉及更快地部署应用程序。

Herrmann称:“容器化应用程序的概念让企业变得更加灵活,这是我们看到人们部署DevOps方法的趋势的一部分。”

增强内部部署应用程序

就其本身而言,戴尔EMC认为在内部更快速地启用数据应用程序是其联手BlueData创建的参考架构的重要组成部分。

戴尔EMC产品营销总监Kevin Gray在Strata会议上接受采访时表示:“通过这种容器方法,你可以根据需要将不同软件部署到不同基础设施。”

对容器的多云支持的概念很受欢迎,Hadoop管理和部署软件供应商正在努力支持各种云。在Strata大会中,BlueData使其EPIC软件可用于Google Cloud Platform和Microsoft Azure,目前EPIC云支持已在AWS云端提供。

大数据演变为独特的架构

IT行业咨询公司Small World Big Data首席顾问兼创始人Mike Matchett表示,随着大数据架构将IT发展成更加独特的环境来支持云端和数据中心的数据处理,这将带来实实在在的好处。

Matchett在接受采访时称:“在构建平台时,平台需要能够处理分布式工作以及分布式数据,它们在云端和内部部署保持一致。并且,在大多数情况下,它们将是混合的,因此数据和处理可来回流动。”

另外,出于性能原因,仍将需要一些特殊的优化。对于在哪里需要特定的分析处理,IT经理必须根据不同的工作负载做出决策。

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Jack Vaughan
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TechTarget新闻记者和网站编辑,主要关注数据管理领域的技术趋势和动态。

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