NetApp Spark-Lösungen im Überblick
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NetApp verfügt über drei Storage-Portfolios: FAS/AFF, E-Series und Cloud Volumes ONTAP. Wir haben AFF und die E-Series mit ONTAP Storage-System für Hadoop Lösungen mit Apache Spark validiert.
Die Data Fabric von NetApp integriert Datenmanagement-Services und -Applikationen (Bausteine) für Datenzugriff, Kontrolle, Sicherung und Sicherheit, wie in der Abbildung unten dargestellt.
Die Abbildung oben beinhaltet folgende Bausteine:
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NetApp NFS Direct Access. bietet die neuesten Hadoop und Spark Cluster mit direktem Zugriff auf NetApp NFS Volumes ohne zusätzliche Software- oder Treiberanforderungen.
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NetApp Cloud Volumes ONTAP und Google Cloud NetApp Volumes. Softwaredefinierter vernetzter Storage auf Basis von ONTAP, die in Amazon Web Services (AWS) oder Azure NetApp Files (ANF) in Microsoft Azure Cloud-Services ausgeführt werden
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NetApp SnapMirror Technologie. bietet Datensicherungsfunktionen zwischen On-Premises-Umgebungen und ONTAP Cloud oder NPS Instanzen.
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Cloud-Service-Provider. zu diesen Anbietern gehören AWS, Microsoft Azure, Google Cloud und IBM Cloud.
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PaaS. Cloud-basierte Analyseservices wie Amazon Elastic MapReduce (EMR) und Databricks in AWS sowie Microsoft Azure HDInsight und Azure Databricks.
In der folgenden Abbildung ist die Spark-Lösung mit NetApp Storage dargestellt.
Die ONTAP Spark Lösung verwendet das NetApp NFS Direct-Access-Protokoll für in-Place-Analysen sowie KI-, ML- und DL-Workflows, wobei auf vorhandene Produktionsdaten zugegriffen wird. Produktionsdaten, die Hadoop-Nodes zur Verfügung stehen, werden exportiert, um in-Place-Analysen und KI-, ML- und DL-Jobs auszuführen. Die Daten können in Hadoop Nodes entweder mit direkt oder ohne NetApp NFS verarbeitet werden. In Spark mit dem Standalone oder yarn Cluster Manager, Sie können ein NFS-Volume mithilfe von konfigurieren file:///<target_volume. Wir haben drei Anwendungsfälle mit unterschiedlichen Datensätzen validiert. Die Details dieser Validierungen finden Sie im Abschnitt „Testergebnisse“. (xref)
Abbildung: Die Positionierung von NetApp Apache Spark/Hadoop Storage
Es wurden die einzigartigen Funktionen der E-Series Spark-Lösung, die All Flash FAS/FAS ONTAP Spark-Lösung und die StorageGRID Spark-Lösung identifiziert und detaillierte Validierungen und Tests durchgeführt. Basierend auf unseren Beobachtungen empfiehlt NetApp die E-Series Lösung für Greenfield-Installationen und neue skalierbare Implementierungen. Die All Flash FAS/FAS Lösung für in-Place-Analysen, KI-, ML- und DL-Workloads nutzt dabei vorhandene NFS-Daten sowie StorageGRID für AI, ML und DL sowie moderne Datenanalysen, wenn Objekt-Storage benötigt wird.
Ein Data Lake ist ein Storage-Repository für große Datensätze in nativer Form, das für Analytics-, KI-, ML- und DL-Jobs verwendet werden kann. Wir haben ein Data-Lake-Repository für die E-Series, All Flash FAS/FAS und StorageGRID SG6060 Spark Lösungen erstellt. Das E-Series System bietet HDFS Zugriff auf das Hadoop Spark-Cluster, während auf vorhandene Produktionsdaten über das NFS-Direktzugriffsprotokoll auf den Hadoop-Cluster zugegriffen wird. Für Datensätze, die sich im Objekt-Storage befinden, bietet NetApp StorageGRID sicheren Zugriff über S3 und S3A.