Kubernetes大数据平台

企业在大数据平台面临主要挑战之一是:“如何支持大数据分析所需 IT 基础架构的快速扩展。”

使用Kubernetes构建云原生大数据平台,对企业提供「大数据组件 on K8s」的一体化解决方案,帮助企业在大数据工具,机器学习工具,应用容器编排之间建立高效、弹性、低成本,透明的链接,进一步提升企业生产力

云原生架构的标准

并不是运行在云主机上的程序或者容器化的程序就是云原生程序。其架构需要满足以下标准

Containerization

容器化

Dynamic management

动态管理

Micro-service

微服务

Orchestration

统一编排

Automation

自动化

K8s大数据平台的优势

共享复用

集成端到端开发流程管理,数据即产品,利于数据能力的抽象共享和复用

细粒度资源分配

多租户,资源隔离,更高效灵活的资源自助调度,细粒度消费统计

弹性扩展

统一集群运营,弹性扩展,避免数据孤岛,应用孤岛

高效开发

标准化大数据人工智能应用开发,发布,运维规范流程,加速技术创新和落地

节约成本

共享K8s资源管理及运维体系,降低资源需求及管理复杂度

极致性能

易于实现混合调度,可将系统资源使用率提高到60%-70%

大数据与云原生现状

纯K8s的数据平台,去除了对Hadoop的依赖,可直接在K8s运行现有workload,统一资源管理,提升资源使用率,便于多租户计费管理,大幅降低运维成本。

VS

类似于K8s对于集群管理的改造,我们将数据流水线的运行改造成代码式管理,集成开发,write once,run anywhere。

VS

在云原生架构下提供模块化的数据工程,以产品形式提供面向场景的解决方案,用户可自助使用及分别购买,按使用量付费。

VS

大数据平台云原生化

市场趋势:大数据平台云原生化
  • K8s基本已成为云平台的标配,标准产品需要适配K8s即可进行开箱即用
  • Hadoop会被云原生存储+资源调度取代,现有Hadoop集群的workload需要迁移
  • 原始的大数据平台已经建设完毕,DataOps的需求出现
  • 云原生应用的普及,数据源逐渐标准化,在线集成处理成为可能
  • 数字化转型需要低门槛,低代码的自助型平台

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