NetApp Sparkソリューションの概要
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ネットアップには、FAS / AFF、Eシリーズ、Cloud Volumes ONTAP の3つのストレージポートフォリオがあります。AFF とONTAP を搭載したEシリーズは、Apache Spark搭載のHadoopソリューション向けに検証済みです。
ネットアップのデータファブリックは、以下の図に示すように、データアクセス、制御、保護、セキュリティのためのデータ管理サービスとアプリケーション（ビルディングブロック）を統合しています。
上の図の構成要素は次のとおりです。
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* NetApp NFS 直接アクセス。 * 最新の Hadoop クラスタと Spark クラスタを、ソフトウェアやドライバの追加の必要なしに NetApp NFS ボリュームに直接アクセスできます。
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* NetApp Cloud Volumes ONTAPとGoogle Cloud NetApp Volumes *Amazon Web Services（AWS）またはMicrosoft AzureクラウドサービスのAzure NetApp Files（ANF）で実行されるONTAPベースのSoftware-Defined接続ストレージ。
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* NetApp SnapMirrorテクノロジ。*オンプレミスとONTAP クラウドまたはNPSインスタンス間のデータ保護機能を提供します。
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* クラウド・サービス・プロバイダー。 * これらのプロバイダーには、 AWS 、 Microsoft Azure 、 Google Cloud 、 IBM Cloud が含まれます。
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* PaaS * AWS の Amazon Elastic MapReduce （ EMR ）や Databricks 、 Microsoft Azure HDInsight 、 Azure Databricks などのクラウドベースの分析サービスを利用できます。
次の図は、Sparkの解決策 とネットアップストレージを示しています。
ONTAP Spark解決策 は、既存の本番データへのアクセスを使用して、インプレース分析、AI、ML、DLのワークフローに、ネットアップNFSダイレクトアクセスプロトコルを使用しています。Hadoopノードで使用可能な本番データは、インプレース分析ジョブ、AIジョブ、MLジョブ、DLジョブを実行するためにエクスポートされます。データにアクセスしてHadoopノード内で処理することができ、NetApp NFSに直接アクセスするかどうかは関係ありません。Sparkでは、スタンドアロンのクラスタマネージャまたは「yarn」クラスタマネージャを使用して、「」を使用してNFSボリュームを構成できます<file:///<target_volume>`。3つのユースケースに異なるデータセットを使用して検証しました。これらの検証の詳細については、「テスト結果」セクションを参照してください。 （XRef）
次の図は、NetApp Apache Spark / Hadoopストレージの位置付けを示しています。
また、EシリーズSparkの解決策 、AFF / FAS ONTAP Spark解決策 、StorageGRID Spark解決策 の独自の機能を特定し、詳細な検証とテストを実施しました。ネットアップでは、今回の調査結果に基づいStorageGRID て、新規導入時と拡張性に優れた新規導入時にEシリーズ解決策 を使用し、既存のNFSデータを使用したインプレース分析、AI、ML、DL、DLのワークロードにはAFF / FAS解決策 を、オブジェクトストレージが必要な場合には最新のデータ分析に使用することを推奨しています。
データレイクは、分析、AI、ML、DLの各ジョブに使用できる、ネイティブ形式の大規模データセット用のストレージリポジトリです。Eシリーズ、AFF / FAS、StorageGRID SG6060 Sparkソリューション用のデータレイクリポジトリを構築しました。Eシリーズシステムでは、Hadoop SparkクラスタへのHDFSアクセスが提供されますが、既存の本番環境のデータには、NFSの直接アクセスプロトコルを通じてHadoopクラスタへアクセスされます。オブジェクトストレージに配置されるデータセットに対しては、NetApp StorageGRID によってS3とS3aのセキュアなアクセスが提供されます。