Data Lab pour Apache Spark™
Accélérez le traitement de très grands volumes de données grâce à une solution Apache Spark™ entièrement gérée.
La Big Data vous ralentit
Des données plus nombreuses et plus lentes à traiter
Les infrastructures existantes ne sont pas conçues pour traiter de larges volumes de données, impactant l'efficacité opérationnelle.
Détournant vos équipes Data de leur tâches
La gestion de l'infrastructure devient de plus en plus complexe et chronophage, avec une forte dépendance vis-à-vis des équipes ingénieures.
Et leur laissant peu de temps à l’analyse
L'accès et l'analyse des données deviennent fastidieux, avec des volumes données en constante augmentation.
Exploitez au mieux vos données
Réduisez le temps nécessaire pour obtenir des informations et accélérez la prise de décision en permettant aux data scientists, data ingénieurs et data analystes de maintenir des pipelines de données fiables sans suivi excessif ni intervention manuelle, grâce à la solution Apache Spark™ entièrement gérée de Scaleway.
Accélérez le temps d'analyse grâce à un traitement à grand débit
Traitez et analysez de larges volumes de données rapidement, réduisant le temps d'accès aux informations et améliorant la prise de décision.
Réduisez votre coût total de gestion
Simplifiez la gestion du Big Data et réduisez la charge de déploiement et maintenance de votre infrastructure data grâce à une solution entièrement gérée et scalable.
Développez rapidement des projets Machine Learnig
Interrogez vos données rapidement et créez de la valeur en utilisant la puissance combinée de notre Data Lab et de MLib, et restez à la pointe de vos ambitions en matière d'IA.
Cas d'usage
Analyses de données avancées
Explorez et traitez de larges volumes de données de manière autonome, afin d'obtenir des analyses plus approfondies avec un minimum d'efforts. L'environnement intuitif JupyterLab permet d'améliorer la collaboration, l'exécution du code et la visualisation des données, le tout dans un espace de travail intégré.
Machine Learning
Accélérez la preparation et l'entraînement de modèles de Machine Learning sans les tracas de la maintenance de votre infrastructure. Alimenté par Apache Spark™ et compatible avec Python, le Data se déploie en quelques cliques et offre un environnement JupyterLab intuitif, adapté aux besoins spécifiques de Machine Learning grâce aux clusters GPU.
Fonctionnalités clés
JupyterLab avec MLib
Utilisez la bibliothèque populaire MLlib, qui offre des outils pour la classification, la régression, le clustering, et plus encore.
Interface simple et facile
Accédez à une plateforme intuitive et simple d'utilisation pour une productivité optimale.
Cluster Apache Spark™ avec source de données performantes
Créez et déployez des clusters Apache Spark™ entièrement compatibles avec le stockage S3.
Instances CPU et GPU disponibles pour vos clusters
Déployez des clusters CPU pour vos besoins d'exploration data ou GPU grace au système RAPIDS de Nvidia.
Tarification claire et transparente
Inclut l'architecture, le cluster et les volumes associés dans un seul package.
Foire aux questions
Qu'est-ce que le Data Lab Apache Spark™ ?
Le Data Lab est une solution conçue pour les data scientists et data ingénieurs afin de traiter de larges volumes de données grâce à un cluster Apache Spark™ entièrement géré. Cela comprend:
- Un notebook JupyterLab connecté à Apache Spark™
- Une intégration native avec Object Storage pour un accès transparent aux données
- Des instances CPU ou GPU comme base des clusters
Les utilisateurs peuvent provisionner des clusters Apache Spark™ pour effectuer des analyses complexes, des tâches de Machine Learning, ou encore des opérations basiques sur de larges volumes de données - avec des résultats enregistrés directement dans leurs buckets Amazon S3.
Qu'est-ce qu'un cluster Apache Spark géré?
Scaleway s'occupe de l'installation, de la configuration et de la maintenance pour garantir des performances opitmales (utilisation de la technologie Kubernetes). Cela inclut la mise à disposition de la puissance de calcul nécessaire, permettant à votre équipe de se focaliser uniquement sur l'extraction de valeur de vos données, sans se soucier des complexités de l'infrastructure.
Pour quels types de charges de travail le Data Lab pour Apache Spark™ est-il adapté?
Distributed Data Lab prend en charge un large éventail de charges de travail, notamment les:
- Analyses complexes
- Tâches de Machine Learning
- Opérations à grande vitesse sur de larges volumes de données
Nous proposons des instances CPU et GPU évolutives avec des limites de nœuds flexibles, et une prise en charge robuste de la bibliothèque Apache Spark™.
Comment puis-je accéder au service?
Le Data Lab pour Apache Spark™ est actuellement disponible en beta publique via la console ou l'API Scaleway .
Le Data Lab pour Apache Spark™ s'intègre-t-il avec d'autres produits Scaleway?
Oui, la solution s'intègre avec:
- Object Storage (compatible avec Amazon S3): connexion pré-configurée, seule une autorisation est nécessaire
- Cockpit (disponible en janvier 2025): suivi de l'utilisation et des logs