Plateforme nouvelle génération pour le traitement big data élastique
E-MapReduce (EMR) est une plateforme big data cloud native et open source qui fournit des moteurs de calcul et de stockage big data open source faciles à intégrer, tels que Hadoop, Hive, Spark, StarRocks, Doris, Presto et Trino. Les ressources de calcul EMR peuvent être mises à l'échelle de manière flexible. Vous pouvez déployer des clusters EMR sur Alibaba Cloud Elastic Compute Service (ECS), Container Service for Kubernetes (ACK) ou une architecture serverless.
Largement adopté pour l'analyse de journaux, l'analyse et le profilage client, l'analyse IoT et l'analyse de données financières, EMR réduit les coûts informatiques, simplifie l'exploitation et la maintenance et permet aux organisations de se concentrer sur l'innovation, ce qui en fait une plateforme leader du secteur pour le traitement de données à grande échelle.
Avantages
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Compatibilité totale avec les composants open source
EMR repose à 100 % sur des composants open source et évolue au rythme des itérations de versions.
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Sécurité et fiabilité élevées
EMR vous permet de créer un environnement de calcul big data en quelques minutes. Les fonctionnalités de diagnostic et d'analyse intelligents, d'authentification Kerberos et de chiffrement des données sont prises en charge.
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Rentabilité
Les ressources de calcul sont utilisées à la demande, les données chaudes et froides sont stockées sur différentes couches, et les instances préemptibles Alibaba Cloud sont prises en charge.
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Ressources élastiques
Les ressources du cluster s'ajustent dynamiquement en fonction de la charge de travail ou selon une planification définie. La mise à l'échelle automatique s'effectue en quelques minutes et prend en charge plusieurs types de ressources élastiques.
Scénarios
Calcul élastique serverless
Spark élastique avec paiement à l'utilisation via EMR Serverless
EMR Serverless Spark sépare le calcul et le stockage avec une facturation à la seconde, réduisant les coûts de calcul en pic de plus de 40 % pour les charges de travail élastiques telles que les clôtures de fin de mois et les analyses ad hoc.
Avantages
Séparation calcul-stockage
Faites évoluer le calcul indépendamment sans réapprovisionner le stockage.
Facturation à la seconde
Ne payez que les ressources consommées, à la seconde.
Coûts de pic réduits
Réduisez les coûts de calcul en rafale de plus de 40 % pour les charges de travail irrégulières.
Analyse en temps réel serverless
EMR Serverless StarRocks entièrement géré pour une analyse en moins d'une seconde
EMR Serverless StarRocks fournit un moteur MPP vectorisé entièrement géré pour des requêtes ad hoc en moins d'une seconde, avec une mise à l'échelle automatique en cas de pics de trafic, une haute disponibilité sans surcharge d'exploitation et une réduction de 30 % à 70 % des coûts de stockage grâce à la séparation calcul-stockage.
Avantages
Requêtes ad hoc en moins d'une seconde
Le MPP vectorisé offre des performances interactives à grande échelle.
Auto Scaling
Évoluez automatiquement pour absorber les pics de trafic.
HA entièrement gérée
Réduisez la charge d'exploitation tout en maintenant une haute disponibilité.
Réduction des coûts de stockage
Réduisez les coûts de stockage de 30 % à 70 % grâce à la séparation calcul-stockage.
Analyse lakehouse en temps réel
Analyse unifiée flux-batch sur EMR on ECS
EMR on ECS unifie le traitement en flux et par lots pour ingérer les données dans le lac en quelques minutes et renvoyer les résultats de requêtes en quelques secondes, alimentant les tableaux de bord en temps réel et l'analyse du comportement utilisateur.
Avantages
Flux et lots unifiés
Exécutez des charges de travail en flux et par lots sur une architecture unique.
Ingestion et requêtes rapides
Ingestion en quelques minutes, réponses aux requêtes en quelques secondes.
Analyses en temps réel
Activez les tableaux de bord en temps réel et l'analyse du comportement utilisateur.
Traitement de données optimisé par l'IA
Pipeline IA de bout en bout, de Spark à l'entraînement de modèles
EMR intègre l'ingénierie des caractéristiques Spark avec l'entraînement de grands modèles PAI pour fournir un pipeline de bout en bout, du prétraitement des données à l'ajustement fin de Qwen3.
Avantages
Flux intégré des caractéristiques à l'entraînement
Connectez l'ingénierie des caractéristiques Spark directement à l'entraînement PAI.
Automatisation de bout en bout
Passez du prétraitement à l'ajustement fin de Qwen3 en un seul pipeline.
Itération accélérée
Raccourcissez le cycle de la préparation des données à la mise à jour des modèles.
Témoignages de réussite clients
Découvrez comment EMR permet à ses clients de réaliser des analyses de données en temps réel.
Assistance améliorée pour vous
Conseil de prévente individualisé, assistance technique 24 h/24, 7 j/7, réponse plus rapide et plus de tickets.
Conseil de prévente individualisé
Assistance technique 24 h/24, 7 j/7
6 tickets gratuits par trimestre
