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Hortonworks

近日Hortonworks的Dataworks用戶大會在美國聖荷西開跑,而高峰會上Hortonworks宣布,自家的資料平臺解決方案Hortonworks Data Platform(HDP)3.0版已經釋出,這次產品發布除了強調容器化、鎖定深度學習工作負載外,這次跟上企業跨雲IT架構的風潮,也開始支援三大公有雲AWS、Azure以及GCP。該公司表示,HDP 3.0版許多新推的功能,都是來自Apache Hadoop 3.1版,「像是容器化、支援GPU、Erasure coding等功能。」

而這個新版本,總共有三個重要特色,分別是擁抱容器化、支援GPU,以及加強整合公有雲環境,首先是容器化功能,Hortonworks表示,借助該技術輕量化的特性,可以讓使用者開發速度更快,並且在同一環境中,執行多種版本的應用程式,「即使要開發、測試新功能,也不會影響舊版本的應用程式。」

再者是支援GPU運算,讓企業可以部署機器學習、深度學習應用。將GPU資源抽象化為硬體資源池,加強該資源的使用效率。此外,Hortonworks也有提供GPU資源隔離服務,企業可以指派專屬GPU資源,只做特定應用運算使用,避免其他應用程式同時存取該GPU,降低該應用的執行效能。

最後則是支援多雲架構,企業可以將該資料平臺,部署至多個公有雲平臺執行。目前該解決方案所整合的儲存服務,分別是Amazon S3、Azure資料湖儲存區、Azure Blob儲存體,以及Google雲端儲存(目前對GCP的支援還處於技術預覽版)。企業用戶可以使用該公司的Cloudbreak工具,在公有雲中建置HDP叢集。目前在Azure環境,使用者可以部署HDP、HDF(Hortonworks DataFlow )、DPS(Hortonworks DataPlane Service ),在其IaaS環境執行。而在GCP平臺,則是整合了HDP、HDF這兩個解決方案。

而Cloudbreak這項技術,是Hortonworks在2015年併購Hadoop快速部署工具供應商SequenceIQ的成果,利用Docker容器,可以自動化部署Hadoop叢集平臺,讓使用者能在公有雲、私有雲,或是任何支援Docker的平臺環境上執行Hadoop。而現在多雲架構為潮流之下,搭配Cloudbreak使用,也提高企業使用HDP布建跨雲資料平臺的動機。

除了加強容器化、跨雲布局應用外,Hortonworks也強化HDP的效能表現,以及支援深度學習框架TensorFlow。Hortonworks表示,這一次推出的Real-time資料庫功能,修正Query機制,加強平臺處理數據的效能表現。該公司解釋,HDP結合了Apache Hive 3.0版,可以一併結合即時產生的新資料及舊數據,讓使用者進行深度資料分析。另外,新版本HDP也開始支援TensorFlow,目前雖然是技術預覽版功能,不過開發者可以搭配容器化TensorFlow應用程式,以及GPU資源,執行深度學習運算。

這次Hortonworks的資料平臺產品HDP 3.0發布,除了強調容器化、鎖定深度學習工作負載外,這次跟上企業跨雲IT架構的風潮,也開始支援三大公有雲AWS、Azure以及GCP。企業用戶可以使用該公司的Cloudbreak工具,在公有雲中建置HDP叢集。圖片來源:Hortonworks


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