データレイクから ONTAP NFS へ
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この使用事例は、当社が実施した最も大規模な金融機関顧客向けコンセプトの実証( CPOC )に基づいています。ネットアップはこれまで、分析データを NetApp ONTAP AI に移動するためにネットアップの In-Place Analytics Module ( NIPAM )を使用してきました。ただし、 NetApp XCP の最新の拡張機能とパフォーマンスの向上、および NetApp Data Mover 解決策独自のアプローチにより、 NetApp XCP を使用したデータ移行が再度行われます。
お客様の課題と要件
お客様が直面する課題と要件には、次のものがあります。
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構造化データ、非構造化データ、半構造化データ、ログ、 データレイク内のマシン間でデータを移動できます。AI システムでは、予測処理のために、これらすべてのタイプのデータを処理する必要があります。データがデータレイクネイティブファイルシステムにある場合、データを処理することは困難です。
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お客様の AI アーキテクチャは、 Hadoop Distributed File System ( HDFS )および Hadoop Compatible File System ( HCFS )からデータにアクセスできないため、データは AI 処理に利用できません。AI には、 NFS などのわかりやすいファイルシステム形式でデータが必要です。
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データ量とスループットが多く、 AI システムにデータを移動するにはコスト効率の高い方法が必要であるため、データレイクからデータを移動するには特別なプロセスがいくつか必要になります。
Data Mover の解決策
この解決策では、 MapR クラスタ内のローカルディスクから MapR ファイルシステム( MapR - FS )を作成します。MapR NFS Gateway は、仮想 IP を持つ各データノードに設定されています。ファイルサーバサービスは、 MapR - FS データを格納および管理します。NFS ゲートウェイを使用すると、仮想 IP を介して NFS クライアントからマップ FS データにアクセスできるようになります。Map NFS Gateway から NetApp ONTAP NFS にデータを転送するために、 MapR データノードごとに XCP インスタンスが実行されている。各 XCP インスタンスは、特定のソースフォルダのセットをデスティネーションの場所に転送します。
次の図は、 XCP を使用する MapR クラスタ用の NetApp Data Mover 解決策を示しています。
![XCP bpイメージ30](./../media/xcp-bp_image30.png)
お客様の詳細なユースケース、デモの記録、テスト結果については、を参照してください "XCP を使用した、データレイクからハイパフォーマンスコンピューティング、 ONTAP NFS へのデータの移動" ブログ
NetApp XCP を使用して MapR FS データを ONTAP NFS に移動する手順の詳細については、の付録 B を参照してください "TR-4732 :『 Big Data Analytics Data to Artificial Intelligence 』"。