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NetApp ActiveIQ 使用案例
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挑戰 * ： NetApp 本身的內部 Active IQ 解決方案、最初設計用於支援多種使用案例、已發展成適用於內部使用者和客戶的全方位產品。然而、由於資料快速成長、且需要有效率的資料存取、因此底層的 Hadoop / MapR 型後端基礎架構在成本和效能方面帶來挑戰。擴充儲存設備意味著增加不必要的運算資源、進而增加成本。
此外、管理 Hadoop 叢集非常耗時、而且需要專業的專業知識。資料效能和管理問題使情況更加複雜、因為查詢平均需要 45 分鐘、而且因為組態錯誤而導致資源不足。為了因應這些挑戰、 NetApp 尋求替代現有的舊版 Hadoop 環境、並決定採用 Dremio 打造的全新現代化解決方案、可降低成本、分離儲存與運算、改善效能、簡化資料管理、提供精細的控制功能、並提供災難恢復功能。
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解決方案 * ：
Dremio 讓 NetApp 以分階段方式將其 Hadoop 型資料基礎架構現代化、為統一化分析提供藍圖。與其他需要對 Data Processing 進行重大變更的廠商不同、 Dremio 與現有的管線無縫整合、可節省移轉期間的時間與費用。NetApp 改用完全容器化的環境、降低了管理成本、改善了安全性、並增強了恢復能力。Dremio 採用開放式生態系統、例如 Apache 冰山和 Arrow 、確保了未來的保障、透明度和擴充性。
作為 Hadoop / Hive 基礎架構的替代方案、 Dremio 透過語義層提供次要使用案例的功能。雖然現有的 Spark 型 ETL 和資料擷取機制仍然存在、但 Dremio 提供了統一的存取層、可更輕鬆地探索和探索資料、而不會產生重複資料。這種方法可大幅降低資料複寫因素、並將儲存與運算分離。
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效益 * ：透過 Dremio 、 NetApp 可將資料環境的運算消耗和磁碟空間需求降至最低、大幅降低成本。新的 Active IQ 資料湖包含 8 、 900 個資料表、可容納 3 PB 的資料、相較於先前的基礎架構、容量超過 7 PB 。移轉至 Dremio 也涉及從 33 個迷你叢集和 4 、 000 個核心移轉至 Kubernetes 叢集上的 16 個執行節點。即使運算資源大幅減少、 NetApp 也獲得顯著的效能提升。透過 Dremio 直接存取資料、查詢執行時間從 45 分鐘縮短為 2 分鐘、因此可加快 95% 的時間、以利預測性維護與最佳化。移轉作業也能降低 60% 以上的運算成本、加快 20 倍以上的查詢速度、並節省 30% 以上的總持有成本（ TCO ）。
汽車零件銷售客戶使用案例。
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挑戰 * ：在這家全球汽車零件銷售公司內、執行與企業財務規劃與分析團隊無法取得銷售報告的整合檢視、被迫閱讀個別業務銷售指標報告、並嘗試將其整合。這導致客戶決定使用至少一天前的資料。取得新分析洞見的前置時間通常需要四週以上。疑難排解資料傳輸管道需要更多時間、在原本已過長的時間線中再增加三天或更長的時間。報告開發流程緩慢、報告效能也迫使分析師社群持續等待資料處理或載入、而非讓他們找到新的業務洞見、並推動新的業務行為。這些困難環境由許多不同的資料庫組成、適用於不同的業務單位、因此產生許多資料封閉環境。緩慢且零散的環境使資料管理變得複雜、因為分析師有太多方法可以自行找出真實的版本、而不是單一的真實來源。此方法的資料平台和人員成本超過 190 萬美元。維護舊版平台並滿足資料要求、每年需要七位現場技術工程師（ FTE ）。隨著資料要求不斷增加、資料情報團隊無法擴充舊環境以滿足未來的需求
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解決方案 * ：以符合成本效益的方式、在 NetApp 物件存放區中儲存及管理大型冰山表格。使用 Dremio 的語義層建置資料網域、讓企業使用者能夠輕鬆建立、搜尋及共用資料產品。
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對客戶的好處 * ：•改善並最佳化現有資料架構、並將深入分析時間從四週縮短為幾小時•將疑難排解時間從三天縮短為僅幾小時•資料平台與管理成本減少超過 38 萬美元•（ 2 ）資料情報工作的 FTE 每年節省成本