お客様の既存の環境では、分析プラットフォームに使用される Hadoop インフラストラクチャは、 Hadoop サーバの内部ストレージを活用しています。JBOD 環境の専有特性により、組織内の多くの社内顧客は、リアルタイムデータの繰り返しサンプルに依存するシミュレーションであるモンテカルロ定量モデルを利用できませんでした。市場動向の不確実性の影響を理解するのに最適な能力は、量的資産管理事業部門にとって好ましくないものとなっていました。

銀行の定量事業部門は、正確でタイムリーな予測を実現するための効率的な予測方法を求めていました。そのためには、インフラを刷新し、既存の I/O 待機時間を短縮し、 Hadoop や Spark などの分析アプリケーションのパフォーマンスを向上させて、投資モデルを効率的にシミュレートし、潜在的な利益を測定し、リスクを分析する必要性を認識しました。

お客様は、既存の Spark 解決策の JBOD を使用していました。その後、 NetApp ONTAP 、 NetApp StorageGRID 、 MinIO Gateway to NFS を活用して、銀行の定量的財務グループの I/O 待機時間を短縮し、潜在的な利益とリスクを評価する投資モデルのシミュレーションと分析を実行しました。この図は、 Spark の解決策とネットアップストレージを示しています。

上の図に示すように、 Spark 搭載の 6 ノード Hadoop クラスタで NFS プロトコルと S3 プロトコルを使用して寄木細工のファイルにアクセスするために AFF A800 、 A700 システム、 StorageGRID を導入し、データ分析処理用に糸と Hive のメタデータサービスを用意しました。

お客様の古い環境にある DAS （直接接続型ストレージ）解決策には、コンピューティングとストレージを個別に拡張するという欠点がありました。NetApp ONTAP 解決策 for Spark を使用することで、銀行の財務分析事業部門はストレージをコンピューティングから切り離し、必要に応じてインフラリソースをより効率的に提供することができました。

NFS で ONTAP を使用することで、 Spark の SQL ジョブにはコンピュートサーバの CPU がほぼフルに活用され、 I/O 待機時間が 70% 近く削減されました。その結果、 Spark のワークロードの処理能力とパフォーマンスが向上しました。また、 CPU 利用率の向上により、お客様は GPUDirect などの GPU を活用してプラットフォームをさらに最新化できるようになりました。さらに、 StorageGRID は Spark のワークロードに低コストのストレージオプションを提供し、 MinIO Gateway は S3 プロトコル経由で NFS データへの安全なアクセスを提供します。クラウド内のデータには、 Cloud Volumes ONTAP 、 Azure NetApp Files 、 NetApp Cloud Volumes Service を推奨します。