Migration vers AWS EMR

Migrez vos applications Hadoop et Spark vers AWS et EMR.

Modernisez vos clusters Hadoop grâce au
cloud AWS et EMR

Claranet met ses expertises Cloud et Data à votre disposition pour vous accompagner dans la migration de vos clusters Hadoop on-premise, vers AWS EMR. La courbe d'apprentissage d'AWS et d'EMR est réduite, l'intégration plus rapide, tout en garantissant le respect des normes de sécurité et de conformité, ainsi que le respect du budget.

Les limites des solutions on premise ou IaaS pour les distributions Hadoop

Coût fixe : Obligation de prendre un engagement pluriannuel pour le matériel, les logiciels et les frais de support associés, ce qui entraîne un investissement important.
Stockage / Calcul : Ces deux éléments sont étroitement couplés, de sorte que même si vous souhaitez simplement augmenter le stockage pour juste conserver des données, vous devez supporter des coûts de calcul inutiles./li>
Always On : Le cluster est toujours actif, ce qui n'est pas efficace en termes de ressources et de coûts (énergie, ETP ...).
Self-Service : Vos utilisateurs veulent avoir la possibilité de déployer uniquement certains services tels que Hive, Spark, Presto uniquement. Souvent, ils veulent simplement tester un nouveau service.

Capacité statique, non évolutive et non utilisée : Le nombre de nœuds utilisés est toujours fixe ; il n'est pas possible d'adapter la capacité en fonction de la taille des données (petits ensembles de données ou ensembles de données plus volumineux) et les conflits entre clusters ne sont pas pris en compte.
Impact des pannes : Pendant les arrêts de production, aucun moyen alternatif d'accéder au cluster.
Mise à niveau de la production : La mise à niveau des services individuels (par exemple Hive) est laborieuse à exécuter dans les environnements de cluster Dev, Test et Prod.
Cycle de déploiement lent : L'effet cumulé de ce qui précède a un impact sur la vitesse de préparation de l'infrastructure.

Les avantages d'AWS EMR pour vos clusters Hadoop et Spark

Calcul et stockage découplés
Reprise après sinistre intégrée
Clusters transitoires
Agilité de l'auto-scaling Clusters persistants
Tarification Spot pour la capacité EC2 inutilisée
Self-service avec AWS Service Catalog
Amélioration des performances de Spark
EMR Studio et EMR sur EKS
TCO maîtrisé
L'écosystème d'outils d'analyse le plus vaste du marché

AWS EMR

Les étapes de la migration vers AWS EMR

Sur la base de l'évaluation de vos clusters, nos experts travaillent en étroite collaboration avec vos équipes pour exploiter les rapports et les données brutes issus de la phase de collecte des données. Voici quelques-uns des aspects clés sur lesquels nous nous concentrerons :