AWS EMR là gì? Tìm hiểu về các tính năng nổi bật của AWS EMR

Dịch vụ AWS EMR giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và thay đổi về mặt quy mô Apache Spark, Hive, Presto cũng như những khối lượng công việc về big data khác. Hiểu AWS EMR là gì, các tính năng và khi nào nên sử dụng, doanh nghiệp có thể ứng dụng big data để xử lý các dữ liệu, phân tích quá trình tương tác và học máy để đạt được những kết quả vượt trội trong quá trình triển khai công việc của mình.

Trong bài viết này, doanh nghiệp hãy cùng Magenest tìm hiểu chi tiết về AWS EMR là gì, các tính năng, lợi ích cũng như trong trường hợp nào, chúng ta nên sử dụng dịch vụ này nhé!

AWS EMR là gì?

AWS EMR là một nền tảng big data hàng đầu hiện nay. Amazon EMR hoạt động dựa trên đám mây để xử lý các dữ liệu, phân tích quá trình tương tác và học máy (machine learning) thông qua việc sử dụng các khung mã nguồn mở như Apache Spark, Apache Hive và Presto. Chúng sẽ được lựa chọn vận hành trên những cụm Amazon EC2 có khả năng tùy chỉnh, AWS Outposts, Amazon EKS hoặc Amazon EMR Serverless.

Nhờ có dịch vụ AWS EMR này, doanh nghiệp có thể dễ dàng tiến hành hoạt động phân tích ở quy mô petabyte với mức chi phí thấp hơn đến một nửa so với những giải pháp on-premises truyền thống. Ngoài ra, thời gian đạt được những thông tin chuyên sâu của dịch vụ này sẽ nhanh hơn đến 1.7 lần so với Apache Spark tiêu chuẩn.

Doanh nghiệp cũng dễ dàng phát triển, hiển thị một cách trực quan và tiến hành gỡ lỗi cho các ứng dụng của chúng ta thông qua EMR Notebooks cũng như những công cụ mã nguồn mở phổ biến và quen thuộc bên trong EMR Studio.

Các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì?

Sau khi hiểu được khái niệm AWS EMR là gì, doanh nghiệp hãy cùng Magenest phân tích chi tiết và kỹ lưỡng hơn về những tính năng nổi bật của dịch vụ AWS EMR:

Dễ dàng sử dụng

Đầu tiên, khi tìm hiểu về các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì, chúng ta không thể không nhắc đến việc dễ dàng sử dụng. Amazon EMR giúp doanh nghiệp đơn giản hóa việc xây dựng và vận hành những ứng dụng và môi trường big data, bao gồm: dễ dàng trong vấn đề cung cấp, quản lý quy mô, định lại cấu hình của các cụm cũng như EMR Studio để tiến hành các hoạt động cộng tác phát triển.

Các cụm cung cấp tính theo phút

Doanh nghiệp có thể khởi chạy các cụm Amazon EMR nhanh chóng chỉ trong vòng vài phút mà không cần phải lo lắng về vấn đề cung cấp các cơ sở hạ tầng, hoạt động thiết lập các cụm, việc cấu hình hoặc điều chỉnh. Amazon EMR sẽ giúp doanh nghiệp đảm nhận tất cả những nhiệm vụ này để chúng ta có thể hoàn toàn tập trung vào quá trình phát triển sự khác biệt mới mẻ trong các ứng dụng big data.

Dễ dàng mở rộng quy mô tài nguyên để đáp ứng nhu cầu kinh doanh

Doanh nghiệp có thể dễ dàng thiết lập quy mô và tiến hành mở rộng quy mô nhờ vào việc sử dụng những chính sách EMR Managed Scaling và để các cụm AWS EMR của chúng ta tự động quản lý các tài nguyên điện toán, đáp ứng được nhu cầu sử dụng và mức hiệu suất của mình. Nhờ đó, doanh nghiệp sẽ cải thiện đáng kể việc sử dụng các cụm và tiết kiệm tối đa chi phí vận hành.

Tính sẵn sàng cao và nhanh chóng chỉ trong một thao tác nhấp chuột

Doanh nghiệp có thể dễ dàng định cấu hình mang tính sẵn sàng cao đối với các ứng dụng đa chủ (multi-master) như HDFS, YARN, Apache HBase, Apache Spark và Apache Hive chỉ bằng một thao tác nhấp chuột cực kỳ đơn giản và nhanh chóng. Khi chúng ta khởi động chức năng hỗ trợ đa chủ trong AWS EMR, dịch vụ sẽ tiến hành định cấu hình của các ứng dụng này để chúng đạt được tính sẵn sàng cao. 

Trong trường hợp phát sinh bất cứ lỗi nào, hệ thống sẽ tự động chuyển sang dạng dự phòng chính để các cụm của doanh nghiệp không bị gián đoạn và hệ thống cũng sẽ đặt các nút chính của chúng ta tại những vị trí dự phòng riêng biệt để giảm nguy cơ lỗi đồng thời. Các máy chủ cũng sẽ được giám sát để nhanh chóng phát hiện ra lỗi và ngay khi phát hiện được sự cố, những máy chủ mới sẽ được hệ thống tự động cung cấp và thêm vào các cụm.

EMR Studio

EMR Studio chính là một môi trường phát triển dạng tích hợp (IDE) giúp những nhà khoa học về dữ liệu và các kỹ sư ứng dụng dữ liệu trong doanh nghiệp có thể dễ dàng phát triển, trực quan hóa, gỡ lỗi cho các ứng dụng kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu được lập trình bằng Python, R, Scala và PySpark. EMR Studio sẽ cung cấp cho chúng ta Notebook Jupyter được quản lý hoàn toàn cùng những công cụ hữu ích như Spark UI và YARN Timeline Service có nhiệm vụ đơn giản hóa việc gỡ lỗi.

EMR Managed Scaling

Chức năng EMR Managed Scaling sẽ tự động thay đổi kích thước các cụm của doanh nghiệp để hệ thống đạt được mức hiệu suất tốt nhất với chi phí tiết kiệm nhất có thể.

Thông qua EMR Managed Scaling, chúng ta có thể chỉ định mức giới hạn tính toán tối đa và tối thiểu dành cho các cụm của mình, sau đó, Amazon EMR sẽ tự động thay đổi kích thước của chúng để chúng ta đạt được mức hiệu suất cũng như mức sử dụng các tài nguyên tốt nhất.

EMR Managed Scaling cũng sẽ liên tục lấy dữ liệu của những số liệu chính có liên quan đến khối lượng các công việc đang triển khai trên các cụm.

Dễ dàng cấu hình lại các cụm đang được vận hành

Cuối cùng, doanh nghiệp có thể sửa đổi về cấu hình của các ứng dụng vận hành trên các cụm EMR một cách dễ dàng mà không cần phải khởi động lại cụm, bao gồm Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive và Hue.

Việc cấu hình lại các ứng dụng EMR sẽ cho phép doanh nghiệp sửa đổi những ứng dụng một cách nhanh chóng mà không cần phải thực hiện các thao tác tắt hoặc tạo lại cụm. Amazon EMR cũng sẽ áp dụng các cấu hình mới của chúng ta và khởi động lại ứng dụng đã được cấu hình lại một cách đơn giản nhất. Cấu hình có thể được triển khai trong bảng điều khiển của AWS EMR, AWS SDK hoặc AWS CLI.

Tính đàn hồi

Tiếp theo, để trả lời cho câu hỏi các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì, chúng ta không thể không nhắc đến tính đàn hồi. AWS EMR cho phép doanh nghiệp cung cấp mức dung lượng theo đúng nhu cầu, thêm và loại bỏ mức dung lượng nhanh chóng và dễ dàng theo cách tự động hoặc cách thủ công. Điều này cực kỳ hữu ích nếu chúng ta có các yêu cầu xử lý thay đổi hoặc yêu cầu không thể đoán trước được. 

Chẳng hạn, nếu phần lớn quá trình xử lý của doanh nghiệp diễn ra vào ban đêm, chúng ta có thể cần đến 100 version vào ban ngày và đến 500 version vào ban đêm. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể cần một lượng công suất đáng kể trong khoảng thời gian ngắn.

Nhờ có dịch vụ AWS EMR, doanh nghiệp có thể nhanh chóng cung cấp đến hàng trăm hoặc hàng nghìn phiên bản khác nhau với khả năng tự động thay đổi quy mô để đảm bảo phù hợp với các yêu cầu điện toán, đồng thời, tắt bỏ các cụm khi công việc của chúng ta hoàn tất nhằm tránh các chi phí không đáng có phát sinh.

Hiện nay, AWS ERM có 2 tùy chọn chính để doanh nghiệp thêm hoặc bớt dung lượng là: triển khai nhiều cụm hoặc thay đổi kích thước của một cụm đang chạy.

Triển khai nhiều cụm

Nếu cần tăng thêm mức dung lượng, doanh nghiệp có thể dễ dàng khởi chạy một cụm mới cũng như chấm dứt cụm đó khi chúng ta không cần đến nữa. Số lượng cụm mà doanh nghiệp có thể sở hữu sẽ không bị giới hạn và chúng ta có thể sử dụng nhiều cụm nếu có nhiều người dùng hoặc nhiều các ứng dụng.

VD: Doanh nghiệp có thể lưu trữ các dữ liệu đầu vào của mình bên trong Amazon S3 và tiến hành khởi chạy một cụm dành cho mỗi ứng dụng cần phải xử lý các dữ liệu. Trong đó, một cụm có thể được tối ưu hóa dành cho CPU, còn cụm thứ hai sẽ được tối ưu hóa dành cho bộ nhớ,…

Thay đổi kích thước của một cụm đang chạy

Thông qua dịch vụ Amazon EMR, doanh nghiệp có thể dễ dàng sử dụng chức năng EMR Managed Scaling nhằm tự động điều chỉnh về mặt quy mô hoặc thay đổi kích thước theo dạng thủ công đối với một cụm nào đó đang chạy. Chúng ta cũng có thể mở rộng quy mô một cụm để bổ sung tạm thời sức mạnh xử lý đối với cụm đó hoặc mở rộng quy mô bên trong cụm của mình nhằm tiết kiệm đáng kể chi phí khi hệ thống của mình xuất hiện mức công suất không cần thiết. 

VD: Doanh nghiệp có thể tăng thêm hàng trăm, hàng nghìn phiên bản vào các cụm của mình trong lúc quá trình xử lý hàng loạt đang diễn ra và xóa bỏ những phiên bản bổ sung khi quá trình xử lý đã hoàn tất. Tại thời điểm thêm phiên bản vào các cụm của mình, AWS EMR có thể bắt đầu triển khai mức dung lượng được cung cấp ngay khi có sẵn. Còn trong lúc mở rộng quy mô, AWS EMR sẽ chủ động lựa chọn các nút không cần thiết để giảm thiểu tác động đến những công việc đang vận hành.

Chi phí thấp

Chi phí thấp là một yếu tố quan trọng, không thể bỏ qua khi doanh nghiệp nghiên cứu về các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì. Amazon EMR được xây dựng để giảm thiểu chi phí xử lý một lượng lớn các dữ liệu.

Trong đó, một số tính năng giúp dịch vụ này sở hữu mức chi phí thấp bao gồm: mức giá trên mỗi giây thấp, tích hợp Amazon EC2 Spot, tích hợp Amazon EC2 Reserved Instance (hay còn gọi là các phiên bản dự trữ Amazon EC2), tính linh hoạt và tích hợp Amazon S3.

Mức giá mỗi giây thấp

Mức giá của Amazon EMR tính theo mỗi giây với khoảng thời gian tối thiểu là một phút và mức giá này sẽ bắt đầu ở mức $0.015/giờ đối với phiên bản nhỏ và $131.4/năm.

Tích hợp Amazon EC2 Spot

Mức giá của phiên bản Amazon EC2 sử dụng ngay sẽ dao động dựa trên mức cung và cầu đối với từng phiên bản, tuy nhiên, doanh nghiệp sẽ không bao giờ phải chi trả nhiều hơn mức chi phí tối đa mà chúng ta đã chỉ định.

AWS EMR sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai phiên bản Spot của Amazon EC2 nhằm tiết kiệm đáng kể cả thời gian và ngân sách hoạt động của mình.

Các cụm Amazon EMR bao gồm: nút lõi (core nodes) chạy HDFS và nút tác vụ (task nodes) không chạy HDFS, các nút tác vụ cực kỳ phù hợp dành cho Spot vì nếu mức giá Spot tăng lên và doanh nghiệp mất những phiên bản này, chúng ta sẽ không bị mất các dữ liệu được lưu trữ bên trong HDFS.

Nhờ có sự kết hợp của những nhóm phiên bản với nhau, những chiến lược phân bổ dành cho các phiên bản Spot, dành cho EMR Managed Scaling cũng như nhiều tùy chọn đa dạng hóa hơn sẽ được doanh nghiệp thực hiện hoạt động tối ưu hóa EMR về khả năng phục hồi và các khoản chi phí.

Tích hợp Amazon S3

Hệ thống tệp EMR (EMRFS) cho phép những cụm EMR sử dụng dịch vụ Amazon S3 một cách hiệu quả và đảm bảo an toàn với vai trò là kho lưu trữ đối tượng dành cho Hadoop. Doanh nghiệp có thể lưu trữ các dữ liệu của mình bên trong hệ thống của Amazon S3 và sử dụng nhiều cụm AWS EMR để xử lý cho cùng một tập dữ liệu.

Mỗi cụm có khả năng được tối ưu hóa đối với một khối lượng công việc cụ thể. Nhờ đó, chúng ta sẽ đạt được hiệu quả nhiều hơn so với khi sử dụng một cụm duy nhất phục vụ quá nhiều khối lượng công việc tương ứng với những yêu cầu khác nhau. Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể sở hữu một cụm được tối ưu hóa dành cho I/O và một cụm khác cũng được tối ưu hóa dành cho CPU, mỗi cụm này sẽ xử lý cùng một tập dữ liệu bên trong Amazon S3.

Ngoài ra, nhờ vào việc lưu trữ các dữ liệu đầu vào và các dữ liệu đầu ra bên trong Amazon S3, chúng ta có thể tắt hoạt động của các cụm khi chúng không còn cần thiết nữa.

EMRFS sở hữu mức hiệu suất đọc và ghi vô cùng mạnh mẽ vào hệ thống của Amazon S3, giúp hỗ trợ việc mã hóa ở phía máy chủ hoặc máy khách của Amazon S3 thông qua AWS KMS hoặc thông qua các khóa do khách hàng quản lý.

Song song đó, hệ thống cũng cung cấp cho doanh nghiệp chế độ xem các tùy chọn một cách nhất quán nhằm kiểm tra được danh sách và tiến hành đọc. Tính nhất quán sau quá trình ghi đối với các đối tượng được theo dõi sẽ diễn ra bên trong siêu dữ liệu của chúng. Ngoài ra, cụm AWS EMR còn có thể triển khai cả EMRFS và HDFS, chính vì vậy, doanh nghiệp không cần phải lựa chọn giữa bộ lưu trữ trên các cụm và trên Amazon S3.

Tích hợp AWS Glue Data Catalog

Doanh nghiệp có thể sử dụng AWS Glue Data Catalog để làm kho lưu trữ siêu dữ liệu nhằm quản lý và lưu trữ siêu dữ liệu bảng bên ngoài dành cho Apache Hive và Apache Spark.

Không những vậy, AWS Glue Data Catalog còn cung cấp cho chúng ta tính năng khám phá lược đồ và lịch sử các phiên bản của lược đồ một cách tự động. Nhờ đó, doanh nghiệp sẽ dễ dàng duy trì siêu dữ liệu đối với các bảng bên ngoài trên Amazon S3 tại phía ngoài các cụm của chúng ta.

Kho dữ liệu linh hoạt

Tiếp theo, nghiên cứu về các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì, doanh nghiệp không thể không nhắc đến kho dữ liệu linh hoạt. Nhờ có Amazon EMR, chúng ta có thể tận dụng đa dạng các kho dữ liệu, bao gồm Amazon S3, hệ thống các tệp phân tán Hadoop (Hadoop Distributed File System hay HDFS) và Amazon DynamoDB.

Amazon S3

Amazon S3 là một dịch vụ lưu trữ sở hữu độ bền cao, có khả năng tùy chỉnh mở rộng, đảm bảo an toàn, nhanh chóng và nhất là không tốn kém. Thông qua EMRFS, AWS EMR có thể triển khai Amazon S3 để làm kho lưu trữ đối tượng dành cho Hadoop một cách an toàn và hiệu quả.

AWS EMR đã thực hiện được rất nhiều cải tiến đối với Hadoop, cho phép doanh nghiệp xử lý liền mạch một số lượng lớn các dữ liệu được lưu trữ bên trong Amazon S3. Ngoài ra, EMRFS cũng có thể kích hoạt được chế độ xem kiểm tra tính nhất quán của danh sách cũng như tính nhất quán của hoạt động đọc sau ghi dành cho các đối tượng bên trong Amazon S3.

Hệ thống EMRFS còn hỗ trợ doanh nghiệp mã hóa ở phía máy chủ hoặc máy khách của Amazon S3 để có thể xử lý các đối tượng Amazon S3 được mã hóa. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể sử dụng dịch vụ quản lý khóa AWS KMS hoặc triển khai với nhà cung cấp khóa tùy chỉnh.

Khi doanh nghiệp khởi chạy các cụm của mình, Amazon EMR sẽ tiến hành truyền các dữ liệu từ Amazon S3 đến với từng phiên bản bên trong cụm của chúng ta và xử lý ngay lập tức. Một lợi thế tuyệt vời của việc lưu trữ các dữ liệu bên trong Amazon S3 và xử lý những dữ liệu đó thông qua AWS EMR là doanh nghiệp có thể sử dụng rất nhiều cụm để xử lý cùng một dữ liệu.

Chẳng hạn, chúng ta có thể sở hữu một cụm phát triển Hive được tối ưu hóa dành cho bộ nhớ và một cụm sản xuất Pig được tối ưu hóa dành cho CPU nhờ vào việc sử dụng cùng một bộ dữ liệu đầu vào.

HDFS

Cấu trúc dạng liên kết hiện tại của AWS EMR sẽ nhóm những phiên bản của chúng thành 3 nhóm phiên bản mang tính logic: nhóm Master – có vai trò chạy YARN Resource Manager và dịch vụ HDFS Name Node; nhóm Core – có vai trò chạy HDFS DataNode Daemon và dịch vụ YARN Node Manager; nhóm Task – có vai trò chạy dịch vụ YARN Node Manager. AWS EMR sẽ cài đặt hệ thống các tệp phân tán Hadoop HDFS trên bộ lưu trữ được liên kết với những phiên bản trong nhóm Core.

Mỗi phiên bản Amazon EC2 đều sở hữu mức dung lượng lưu trữ cố định, được hệ thống tham chiếu là kho lưu trữ các phiên bản và được đính kèm với các phiên bản. Doanh nghiệp cũng có thể tùy chỉnh bộ nhớ trên một phiên bản nhờ vào việc thêm ổ đĩa Amazon EBS vào một phiên bản nào đó.

Amazon EMR sẽ cho phép chúng ta thêm các loại ổ đĩa SSD General Purpose, ổ đĩa SSD Provisioned và ổ đĩa SSD Magnetic. Ổ đĩa EBS nào được thêm vào các cụm EMR sẽ không lưu giữ các dữ liệu sau khi chúng ta thực hiện tắt cụm. AWS EMR cũng tự động dọn sạch những ổ đĩa sau khi doanh nghiệp chấm dứt các cụm của mình.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể kích hoạt quá trình mã hóa hoàn toàn đối với HDFS nhờ vào cấu hình bảo mật Amazon EMR hoặc tiến hành tạo vùng mã hóa HDFS theo phương thức thủ công là máy chủ quản lý khóa Hadoop. Chúng ta sẽ sử dụng các tùy chọn cấu hình an toàn bảo mật để mã hóa ổ đĩa lưu trữ cũng như thiết bị gốc EBS trong quá trình chỉ định AWS KMS với vai trò nhà cung cấp chính của mình.

Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB chính là dịch vụ cơ sở dữ liệu NoSQL nhanh chóng và được quản lý toàn phần. AWS EMR sẽ tích hợp một cách trực tiếp với Amazon DynamoDB để giúp doanh nghiệp xử lý các dữ liệu được lưu trữ bên trong Amazon DynamoDB một cách nhanh chóng và hiệu quả. Đồng thời, hệ thống EMR cũng tiến hành truyền các dữ liệu giữa các dịch vụ Amazon DynamoDB, Amazon S3 và HDFS.

Các kho dữ liệu AWS khác

Doanh nghiệp có thể sử dụng các kho dữ liệu AWS khác như: Amazon Relational Database Service – một dịch vụ web giúp doanh nghiệp dễ dàng thiết lập, vận hành và mở rộng về quy mô các cơ sở dữ liệu quan hệ trên nền tảng đám mây; Amazon Glacier – một dịch vụ lưu trữ sở hữu mức chi phí cực kỳ thấp và cung cấp khả năng lưu trữ đảm bảo an toàn, bền bỉ dành cho dữ liệu lưu trữ và sao lưu; Amazon Redshift – một dịch vụ kho dữ liệu có quy mô lên đến petabyte, cực kỳ nhanh chóng và được quản lý toàn phần. 

Ngoài ra, AWS Data Pipeline là một dịch vụ web giúp doanh nghiệp xử lý và di chuyển các dữ liệu một cách an toàn, đáng tin cậy giữa những dịch vụ lưu trữ với điện toán Amazon Web Services khác nhau (bao gồm cả AWS EMR) và những nguồn dữ liệu tại chỗ theo các khoảng thời gian đã được chúng ta chỉ định.

Sử dụng các ứng dụng nguồn mở theo nhu cầu

Tính năng nổi bật tiếp theo của AWS ERM là khả năng sử dụng các ứng dụng mã nguồn mở theo nhu cầu. Nhờ có những bản phát hành được thiết lập phiên bản trên AWS EMR, doanh nghiệp có thể dễ dàng lựa chọn và triển khai các dự án mã nguồn mở mới nhất trong các cụm EMR của mình, bao gồm những ứng dụng trong hệ sinh thái Hadoop và Apache Spark.

Phần mềm sẽ được cài đặt và được định cấu hình bởi dịch vụ Amazon EMR, nhờ đó, doanh nghiệp có thể tập trung nhiều thời gian và công sức hơn để nâng cao giá trị các dữ liệu của mình mà không cần phải lo lắng về những vấn đề cơ sở hạ tầng cũng như các nhiệm vụ quản trị khác.

Công cụ big data

AWS EMR hỗ trợ doanh nghiệp những công cụ Hadoop cực kỳ mạnh mẽ, chẳng hạn như Apache Hive, Apache Spark, Presto và Apache HBase. Những chuyên gia về dữ liệu sử dụng AWS EMR để triển khai các công cụ học máy và học sâu như Apache MXNet, TensorFlow và sử dụng cả những thao tác khởi động để thêm vào hệ thống các công cụ và thư viện dành riêng cho từng trường hợp sử dụng khác nhau. 

Các nhà phân tích dữ liệu lại sử dụng EMR Studio, EMR Notebooks và Hue để phát triển các tương tác, xây dựng những công việc Apache Spark và gửi các truy vấn SQL đến Apache Hive và Presto.

Những kỹ sư về dữ liệu sẽ sử dụng Amazon EMR để phát triển đường dẫn dữ liệu và tiến hành việc xử lý dữ liệu, đồng thời, triển khai Apache Hudi nhằm đơn giản hóa các hoạt động quản lý dữ liệu gia tăng cũng như các trường hợp sử dụng quyền riêng tư dữ liệu  để yêu cầu hệ thống hỗ trợ những thao tác chèn, cập nhật và xóa bớt theo cấp bản ghi.

Xử lý các dữ liệu và học máy

Apache Spark là một công cụ nằm trong hệ sinh thái Hadoop, có nhiệm vụ xử lý nhanh chóng các tập dữ liệu lớn. Công cụ này sử dụng các bộ dữ liệu theo dạng phân tán có khả năng phục hồi (hay còn gọi là RDD) bên trong bộ nhớ, có khả năng chịu lỗi và các biểu đồ có hướng, không tuân theo chu kỳ (hay còn gọi là DAG) để xác định được các vấn đề chuyển đổi dữ liệu. Apache Spark bao gồm Spark Streaming, Spark SQL, MLlib và GraphX.

Apache Flink là một công cụ phát trực tuyến các luồng dữ liệu, giúp doanh nghiệp dễ dàng xử lý các luồng thời gian thực trên những nguồn dữ liệu sở hữu thông lượng cao. Công cụ này hỗ trợ vấn đề thời gian dành cho các sự kiện không theo đúng thứ tự hay ngữ nghĩa chính xác một lần, kiểm soát áp suất ngược cũng như những API được tối ưu hóa cho việc viết các ứng dụng phát trực tuyến và các ứng dụng hàng loạt.

TensorFlow là một thư viện toán học biểu tượng dạng mã nguồn mở dành cho những ứng dụng trí tuệ máy và học sâu. TensorFlow kết hợp đa dạng mô hình, thuật toán học máy và học sâu, đồng thời, có khả năng đào tạo và triển khai các mạng lưới neural sâu đối với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Quản lý dữ liệu Amazon S3 cấp kỷ lục

Apache Hudi là một khung quản lý các dữ liệu mã nguồn mở được doanh nghiệp triển khai để đơn giản hóa quy trình xử lý các dữ liệu gia tăng cũng như phát triển đường dẫn các dữ liệu.

Apache Hudi cho phép chúng ta quản lý các dữ liệu theo cấp bản ghi bên trong Amazon S3, từ đó, đơn giản hóa hoạt động thu thập các dữ liệu thay đổi (hay còn gọi là CDC) và truyền các dữ liệu trực tuyến. Ngoài ra, Apache Hudi cũng cung cấp cho doanh nghiệp một khung xử lý những trường hợp sử dụng quyền riêng tư của dữ liệu với các yêu cầu cập nhật và xóa bỏ theo cấp bản ghi.

SQL

Apache Hive là gói dịch vụ phân tích và quản lý kho dữ liệu mã nguồn mở vận hành trên Hadoop. Apache Hive được triển khai bởi Hive QL – một ngôn ngữ lập trình dựa vào SQL, cho phép người sử dụng cấu trúc, tóm tắt và truy vấn các dữ liệu.

Ngôn ngữ Hive QL vượt xa SQL tiêu chuẩn, bổ sung và hỗ trợ cho các hàm phóng to – thu nhỏ cũng như cho các kiểu dữ liệu phức tạp có khả năng mở rộng đối với những đối tượng người dùng xác định, chẳng hạn như JSON và Thrift. Khả năng này cũng cho phép doanh nghiệp xử lý những nguồn dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc như các tài liệu văn bản và những tệp nhật ký.

Hive QL hỗ trợ các tiện ích mở rộng của người dùng nhờ vào những hàm do chính người dùng xác định và được lập trình bằng Java. Hiện nay, các nhà phát triển Amazon EMR đã thực hiện nhiều cải tiến cho Hive QL, bao gồm cả việc tích hợp một cách trực tiếp với các dịch vụ Amazon DynamoDB và Amazon S3.

VD: Nhờ có Amazon EMR, doanh nghiệp có thể tự động tải những phân vùng bảng từ dịch vụ Amazon S3 hay ghi dữ liệu vào những bảng bên trong Amazon S3 mà không cần phải sử dụng các tệp tạm thời. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể truy cập vào các tài nguyên bên trong Amazon S3, chẳng hạn như tập lệnh dành cho các hoạt động phóng to – thu nhỏ tùy chỉnh và những thư viện bổ sung.

Presto là một công cụ truy vấn SQL phân tán mã nguồn mở được tối ưu hóa cho quá trình phân tích các dữ liệu đặc biệt và có độ trễ thấp. Công cụ này hỗ trợ tiêu chuẩn ANSI SQL, bao gồm những truy vấn phức tạp, các tập hợp, kết nối cũng như những hàm cửa sổ. Presto có khả năng xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả HDFS và Amazon S3.

Apache Phoenix có nhiệm vụ kích hoạt SQL với mức độ trễ thấp và khả năng giao dịch ACID trên các dữ liệu được lưu trữ bên trong Apache HBase. Doanh nghiệp có thể dễ dàng tạo nên các chỉ mục phụ nhằm đạt được mức hiệu suất bổ sung và xây dựng nên những chế độ xem khác nhau trên cùng một bảng HBase cơ bản.

NoSQL

Apache HBase là một cơ sở dữ liệu theo dạng phân tán, không quan hệ, mã nguồn mở và được mô phỏng theo BigTable của Google. Apache HBase được phát triển như một phần trong dự án Hadoop của Quỹ phần mềm Apache và được vận hành trên HDFS nhằm mang đến cho doanh nghiệp những khả năng tương tự như BigTable dành cho Hadoop. HBase sẽ cung cấp cho doanh nghiệp một phương thức hiệu quả, có khả năng chịu lỗi nhằm lưu trữ được số lượng lớn các dữ liệu thưa thớt thông qua việc nén và lưu trữ trên cột. 

Ngoài ra, HBase còn có khả năng tra cứu các dữ liệu cực kỳ nhanh chóng nhờ chúng lưu trữ dữ liệu bên trong bộ nhớ. HBase được tối ưu hóa dành cho những hoạt động ghi một cách tuần tự và đạt hiệu quả cao trong các hoạt động chèn thêm, cập nhật và xóa bỏ hàng loạt.

HBase hoạt động vô cùng liền mạch với hệ thống Hadoop, chia sẻ hệ thống các tệp của chúng và còn đóng vai trò đầu vào – đầu ra một cách trực tiếp đối với những công việc của Hadoop. HBase cũng được tích hợp với Apache Hive, cho phép hệ thống truy vấn tương tự SQL trên những bảng HBase, kết hợp với các bảng dựa vào Hive và hỗ trợ việc kết nối cơ sở dữ liệu Java (hay còn gọi là JDBC).

Nhờ có EMR, doanh nghiệp có thể sử dụng dịch vụ Amazon S3 làm kho lưu trữ các dữ liệu cho HBase, giúp tiết kiệm tối đa các chi phí và giảm thiểu mức độ phức tạp trong quá trình vận hành. Nếu sử dụng HDFS làm kho lưu trữ các dữ liệu, doanh nghiệp có thể tiến hành sao lưu HBase lên Amazon S3 và chúng ta sẽ dễ dàng khôi phục từ các bản sao lưu đã tạo ra trước đó.

Phân tích các tương tác

EMR Studio chính là môi trường phát triển dạng tích hợp (IDE) giúp những nhà khoa học dữ liệu và các kỹ sư dữ liệu dễ dàng hơn trong việc phát triển, trực quan hóa cũng như gỡ lỗi những ứng dụng khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu được lập trình bằng R, Scala, Python và PySpark. EMR Studio cũng cung cấp chức năng Notebook Jupyter được quản lý hoàn toàn cùng những công cụ như Spark UI và YARN Timeline Service có vai trò đơn giản hóa các hoạt động gỡ lỗi.

Hue chính là giao diện người dùng mã nguồn mở dành cho hệ thống Hadoop, hỗ trợ vận hành và phát triển những truy vấn Hive, quản lý các tệp trong HDFS, triển khai và phát triển các tập lệnh Pig cũng như quản lý các bảng dễ dàng hơn rất nhiều. Hue trong AWS EMR còn được tích hợp với Amazon S3, nhờ đó, doanh nghiệp có thể truy vấn một cách trực tiếp trên Amazon S3 và dễ dàng truyền các tệp giữa HDFS với Amazon S3.

Jupyter Notebook chính là một ứng dụng web mã nguồn mở, hỗ trợ doanh nghiệp tạo và chia sẻ những tài liệu có chứa mã trực tiếp, các phương trình, những hình ảnh trực quan cùng các văn bản tường thuật. JupyterHub cho phép doanh nghiệp lưu trữ nhiều phiên bản khác nhau của máy chủ Jupyter Notebook dành cho một người dùng.

Khi tiến hành tạo cụm AWS EMR bằng JupyterHub, AWS EMR sẽ thiết lập vùng chứa Docker trên nút chính của các cụm. Có thể nói, JupyterHub, tất cả những thành phần cần thiết cho Jupyter và Sparkmagic đều được triển khai bên trong vùng chứa.

Apache Zeppelin là một GUI mã nguồn mở, có nhiệm vụ tạo ra các sổ ghi chép tương tác và cộng tác nhằm giúp chúng ta khám phá các dữ liệu thông qua Spark.

Doanh nghiệp có thể sử dụng Python, Scala, SQL (sử dụng Spark SQL) hoặc HiveQL để thao tác với các dữ liệu và trực quan hóa các kết quả một cách nhanh chóng. Tính năng Zeppelin notebooks có thể được chia sẻ giữa nhiều người dùng với nhau và các hình ảnh trực quan sẽ được xuất bản trên bảng điều khiển bên ngoài.

Xây dựng kế hoạch và quy trình làm việc

Apache Oozie chính là một công cụ lập lịch trình các công việc dành cho Hadoop – nơi chúng ta có thể tạo ra các đồ thị tuần hoàn có hướng (hay còn gọi là DAG) dành cho các hành động. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể dễ dàng kích hoạt quy trình làm việc Hadoop của mình thông qua các hành động hoặc tùy thuộc thời gian.

Dịch vụ AWS Step Functions cho phép doanh nghiệp thêm tính năng tự động hóa quy trình làm việc phi máy chủ vào bên trong các ứng dụng của mình. Nhờ đó, những bước trong quy trình làm việc của chúng ta có thể được triển khai ở mọi nơi, bao gồm trong các hàm AWS Lambda, trên Amazon EC2 hoặc được triển khai theo dạng tại chỗ. 

Các dự án và những công cụ khác

Amazon EMR cũng hỗ trợ rất nhiều ứng dụng và các công cụ phổ biến khác, chẳng hạn như: Apache Pig (xử lý các dữ liệu và ETL), Apache Tez (triển khai DAG phức tạp), Apache MXNet (dành cho việc học sâu), Ganglia (có vai trò giám sát), Apache Sqoop (cơ sở dữ liệu quan hệ Connector), HCatalog (có vai trò quản lý các bảng và lưu trữ),…

Nhóm Amazon EMR sẽ duy trì một kho lưu trữ theo dạng mã nguồn mở bao gồm những hành động khởi động có khả năng được sử dụng cho việc cài đặt các phần mềm bổ sung, thiết lập cấu hình cụm của doanh nghiệp hoặc được dùng để làm ví dụ cho việc lập trình các hành động khởi động của riêng chúng ta.

Kiểm soát việc truy cập vào các dữ liệu

Tiếp theo, để trả lời cho câu hỏi các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì, chúng ta không thể không nhắc đến khả năng kiểm soát việc truy cập vào các dữ liệu. Theo mặc định, các quy trình ứng dụng của Amazon EMR sẽ sử dụng hồ sơ các phiên bản EC2 khi chúng gọi những dịch vụ AWS khác.

Đối với các cụm được nhiều bên sử dụng khác nhau thuê, Amazon EMR sẽ cung cấp 3 tùy chọn để các bên có thể quản lý quyền truy cập của người dùng vào các dữ liệu trong Amazon S3.

Việc tích hợp hệ thống AWS EMR với AWS Lake Formation sẽ cho phép doanh nghiệp xác định và quản lý các chính sách ủy quyền một cách chi tiết trong AWS Lake Formation và từ đó, chúng ta có thể truy cập các cơ sở dữ liệu, bảng và cột trong AWS Glue Data Catalog.

Doanh nghiệp cũng có thể thực thi các chính sách ủy quyền đối với những công việc được gửi thông qua Amazon EMR Notebooks và thông qua Apache Zeppelin đối với các khối lượng các công việc EMR Spark tương tác, đồng thời, gửi các sự kiện kiểm tra đến AWS CloudTrail.

Khi bật tính năng tích hợp này, chúng ta cũng có thể khởi động tính năng đăng nhập một lần được hệ thống liên kết vào EMR Notebooks hoặc Apache Zeppelin từ những hệ thống nhận dạng doanh nghiệp tương thích với ngôn ngữ đánh dấu xác nhận bảo mật (SAML) 2.0.

Tích hợp gốc với Apache Ranger sẽ cho phép doanh nghiệp thiết lập máy chủ Apache Ranger mới hoặc máy chủ Apache Ranger hiện có, sau đó, xác định và quản lý các chính sách ủy quyền một cách chi tiết để người dùng có thể truy cập các cơ sở dữ liệu, bảng và cột của những dữ liệu trong Amazon S3 thông qua Hive Metastore. Apache Ranger chính là một công cụ mã nguồn mở có nhiệm vụ kích hoạt, giám sát và quản lý an toàn bảo mật dữ liệu một cách toàn diện trên nền tảng Hadoop.

Việc tích hợp gốc này cho phép doanh nghiệp xác định 3 loại chính sách ủy quyền khác nhau trên máy chủ Apache Ranger Policy Admin. Chúng ta có thể đặt dạng ủy quyền cấp bảng, cột và hàng dành cho Hive, dạng ủy quyền cấp bảng và cột dành cho Spark cũng như dạng ủy quyền cấp tiền tố và cấp đối tượng dành cho Amazon S3.

Amazon EMR sẽ tự động cài đặt và thiết lập cấu hình cho các plugin Apache Ranger tương ứng trên các cụm. Các plugin Ranger này sẽ được đồng bộ hóa với máy chủ Policy Admin để thực hiện các các chính sách ủy quyền, thực hiện việc kiểm soát các quyền truy cập vào dữ liệu cũng như gửi những sự kiện kiểm tra đến Amazon CloudWatch Logs.

Amazon EMR User Role Mapper cho phép doanh nghiệp tận dụng các quyền AWS IAM để quản trị quyền truy cập vào các tài nguyên AWS. Chúng ta có thể tạo các quyền giữa người dùng hoặc nhóm người dùng và các vai trò IAM tùy chỉnh. Người dùng hoặc nhóm người dùng chỉ có thể truy cập vào các dữ liệu được AWS IAM cho phép. Tính năng này hiện có sẵn trong AWS Labs.

Trải nghiệm kết hợp mang tính nhất quán

Trải nghiệm kết hợp mang tính nhất quán chính là một trong những đặc điểm tuyệt vời mà chúng ta không thể bỏ qua khi tìm hiểu về các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì. AWS Outposts là một dịch vụ được quản lý toàn phần, hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng các cơ sở hạ tầng AWS, các dịch vụ AWS, kết nối API và công cụ đến phần lớn các trung tâm dữ liệu, những không gian chung hoặc các cơ sở tại chỗ nhằm mang đến cho chúng ta các trải nghiệm kết hợp thực sự nhất quán.

Giải pháp AWS EMR trên AWS Outposts sẽ cho phép doanh nghiệp triển khai và quản lý những cụm EMR bên trong trung tâm dữ liệu của mình nhờ vào việc sử dụng cùng một bảng điều khiển quản lý của AWS, cùng một bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) và cùng một giao diện dòng lệnh (CLI) dành cho EMR.

Một số tính năng bổ sung

Cuối cùng, doanh nghiệp hãy cùng Magenest tìm hiểu về một số tính năng bổ sung khác của dịch vụ AWS EMR là gì nhé!

Lựa chọn phiên bản phù hợp cho từng cụm

Doanh nghiệp có thể lựa chọn loại phiên bản Amazon EC2 nào sẽ cung cấp bên trong các cụm của mình (chẳng hạn như phiên bản tiêu chuẩn, bộ nhớ cao, CPU cao, I/O cao,…) dựa vào các yêu cầu của từng ứng dụng. Chúng ta sẽ có quyền truy cập root vào tất cả phiên bản và hoàn toàn có khả năng tùy chỉnh các cụm để đảm bảo phù hợp với các yêu cầu của mình.

Hiện nay, Amazon EMR cung cấp mức chi phí thấp hơn đến 30% và mức hiệu suất được cải thiện đến 15% dành cho các khối lượng công việc Spark tại những phiên bản dựa trên Graviton2.

Gỡ lỗi các ứng dụng

Một khả năng khá quan trọng khi tìm hiểu về một số tính năng bổ sung của AWS EMR là gì chính là gỡ lỗi các ứng dụng. Khi doanh nghiệp khởi động tính năng gỡ lỗi trên một cụm, Amazon EMR sẽ tiến hành lưu trữ các tệp nhật ký vào bên trong Amazon S3 rồi lập chỉ mục những tệp đó. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng giao diện đồ họa trong bảng điều khiển quản trị để duyệt nhật ký và xem xét lịch sử các công việc một cách trực quan.

Giám sát các cụm

Tìm hiểu một số tính năng bổ sung của AWS EMR là gì, chúng ta thấy giám sát các cụm chính là một yếu tố không kém phần quan trọng và cần thiết. Doanh nghiệp có thể sử dụng Amazon CloudWatch cho việc theo dõi các số liệu Amazon EMR tùy chỉnh, chẳng hạn như số lượng các bản đồ đang chạy cũng như những tác vụ giảm trung bình. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể thiết lập cảnh báo theo dõi về các số liệu này.

Phản hồi các sự kiện

Doanh nghiệp có thể sử dụng những loại sự kiện Amazon EMR của Amazon CloudWatch Events để phản hồi các thay đổi về trạng thái bên trong cụm Amazon EMR của chúng ta. Nhờ vào việc sử dụng các quy tắc đơn giản mà chúng ta có thể thiết lập một cách nhanh chóng, liên kết các sự kiện và định tuyến chúng đến với những chủ đề Amazon SNS, những hàm AWS Lambda, các hàng đợi Amazon SQS,…

Lập trình công việc theo định kỳ

Doanh nghiệp có thể sử dụng AWS Data Pipeline để lên lịch cho các quy trình công việc định kỳ có liên quan đến Amazon EMR. AWS Data Pipeline là một dịch vụ web giúp doanh nghiệp xử lý và di chuyển các dữ liệu một cách an toàn, đáng tin cậy giữa những dịch vụ lưu trữ, điện toán AWS khác nhau và các nguồn dữ liệu tại chỗ theo những khoảng thời gian đã được chỉ định.

Deep learning

Một đặc điểm cần thiết khác khi tìm hiểu về một số tính năng bổ sung của AWS EMR là gì chính là deep learning. AWS EMR sử dụng những format deep learning phổ biến như Apache MXNet để xác định, đào tạo và triển khai được mạng lưới deep neural. Doanh nghiệp có thể sử dụng các khung này trên những cụm Amazon EMR với các phiên bản GPU.

Kiểm soát quyền truy cập mạng vào các cụm

Tìm hiểu một số tính năng bổ sung của AWS EMR là gì, chúng ta thấy kiểm soát quyền truy cập mạng vào các cụm chính là một đặc điểm cũng không kém phần quan trọng và cần thiết. Doanh nghiệp có thể khởi chạy các cụm của mình trong Amazon VPC – một phần được tách biệt về mặt logic trong đám mây AWS. Chúng ta cũng có toàn quyền kiểm soát về môi trường mạng ảo của mình, bao gồm hoạt động lựa chọn các dải địa chỉ IP của riêng mình, thiết lập mạng con, cấu hình các bảng định tuyến và cổng mạng.

Quản lý người dùng, các quyền và mã hóa

Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ AWS IAM, chẳng hạn như người dùng và vai trò IAM để kiểm soát quyền truy cập và các quyền khác.

VD: Doanh nghiệp có thể cấp quyền truy cập được phép đọc nhưng không được phép ghi vào các cụm của chúng ta cho một số người dùng nhất định. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể sử dụng cấu hình an toàn bảo mật Amazon EMR để thiết lập đa dạng tùy chọn mã hóa theo trạng thái lưu trữ và truyền tải khác nhau, bao gồm hoạt động hỗ trợ mã hóa Amazon S3 và hỗ trợ xác thực Kerberos.

Cài đặt các phần mềm bổ sung

Doanh nghiệp có thể thao tác khởi động hoặc triển khai AWS AMI tùy chỉnh với Amazon Linux để cài đặt phần mềm bổ sung trên các cụm của mình. Quá trình khởi động sẽ giúp các tập lệnh được triển khai trên nút các cụm khi Amazon EMR khởi chạy các cụm này.

Chúng sẽ chạy trước khi hệ thống Hadoop khởi động và trước khi các nút bắt đầu xử lý dữ liệu. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể tải trước và sử dụng các phần mềm trên Amazon Linux AMI với khả năng tùy chỉnh.

Sao chép hiệu quả các dữ liệu

Sao chép hiệu quả các dữ liệu là một đặc điểm không thể bỏ qua khi tìm hiểu về một số tính năng bổ sung của AWS EMR là gì. Doanh nghiệp có thể nhanh chóng di chuyển số lượng lớn các dữ liệu từ Amazon S3 sang HDFS, từ HDFS sang Amazon S3 và giữa những bộ chứa Amazon S3 với nhau bằng cách sử dụng S3DistCp trong Amazon EMR.

Đây chính là một phần mở rộng của công cụ mã nguồn mở Distcp, ứng dụng MapReduce để giúp cho việc di chuyển số lượng lớn các dữ liệu hiệu quả.

JAR tùy chỉnh

Cuối cùng, tìm hiểu về một số tính năng bổ sung của AWS EMR, chúng ta không thể bỏ qua JAR tùy chỉnh. JAR tùy chỉnh sẽ giúp cho việc lập trình chương trình Java, biên dịch theo các phiên bản Hadoop mà doanh nghiệp muốn sử dụng và tải chúng lên Amazon S3. Sau đó, chúng ta có thể gửi các công việc Hadoop đến những cụm bằng giao diện Hadoop JobClient.

Lợi ích của doanh nghiệp khi sử dụng AWS EMR là gì?

Trong phần này, sau khi hiểu rõ về các tính năng nổi bật của AWS EMR là gì, doanh nghiệp hãy cùng Magenest xem xét về lợi ích mà chúng ta sẽ nhận được khi sử dụng dịch vụ AWS EMR là gì nhé!

Amazon EMR cho phép doanh nghiệp tập trung vào quá trình chuyển đổi và phân tích các dữ liệu của mình mà không cần phải tốn thời gian và công sức trong các hoạt động quản lý về năng lực điện toán hoặc ứng dụng các mã nguồn mở mà vẫn tiết kiệm đáng kể các loại chi phí.

Nhờ vào việc sử dụng AWS EMR, doanh nghiệp có thể ngay lập tức cung cấp mức công suất nhiều hay ít tùy vào nhu cầu của mình trên Amazon EC2. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ thiết lập được những quy tắc mở rộng về quy mô để tiến hành quản lý các nhu cầu về điện toán luôn có sự thay đổi. 

Doanh nghiệp có thể thiết lập các cảnh báo CloudWatch nhằm thông báo cho chính mình về các thay đổi bên trong cơ sở hạ tầng và ngay lập tức thực hiện các hành động tiếp theo. Nếu triển khai Kubernetes, chúng ta cũng có thể sử dụng Amazon EMR để gửi các khối lượng công việc của mình đến những cụm Amazon EKS.

Tuy nhiên, dù triển khai dịch vụ Amazon EC2 hay Amazon EKS thì doanh nghiệp đều đạt được rất nhiều lợi ích tuyệt vời, nhất là khoảng thời gian vận hành được tối ưu hóa của AWS EMR sẽ giúp chúng ta tăng tốc mức độ phân tích của mình cũng như tiết kiệm đáng kể cả thời gian lẫn chi phí thực hiện.

Trường hợp nào doanh nghiệp nên sử dụng AWS EMR

Cuối cùng, sau khi hiểu rõ về lợi ích mà mình sẽ nhận được khi sử dụng AWS EMR là gì, doanh nghiệp hãy cùng Magenest tìm hiểu xem, trong những trường hợp nào, chúng ta nên triển khai dịch vụ này nhé!

• Doanh nghiệp có nhu cầu phân tích big data: AWS EMR sẽ giúp doanh nghiệp xử lý các dữ liệu có quy mô lớn và tiến hành phân tích những tình huống giả định thông qua phương thức thuật toán thống kê cũng như mô hình dự đoán. Từ đó, chúng ta sẽ khám phá được các khuôn mẫu ẩn, khả năng tương quan, xu hướng hiện tại trên thị trường và những sở thích khác nhau của các đối tượng khách hàng.
• Doanh nghiệp mong muốn xây dựng nên đường ống dữ liệu có khả năng thay đổi quy mô: AWS EMR sẽ giúp doanh nghiệp trích xuất các dữ liệu từ đa dạng các nguồn khác nhau, sau đó, tiến hành xử lý theo từng quy mô và cung cấp những dữ liệu này đến với các ứng dụng và người dùng.
• Doanh nghiệp mong muốn xử lý những luồng dữ liệu theo đúng thời gian thực: AWS EMR sẽ giúp doanh nghiệp phân tích sự kiện từ những nguồn dữ liệu được truyền phát theo đúng thời gian thực nhằm tạo nên các đường ống dữ liệu được truyền phát một cách lâu bền, sở hữu mức độ sẵn sàng và khả năng chịu lỗi cao.
• Doanh nghiệp có nhu cầu tăng tốc việc áp dụng khoa học dữ liệu và triển khai máy học: AWS EMR sẽ giúp doanh nghiệp phân tích các dữ liệu nhờ vào việc sử dụng những khung máy học mã nguồn mở, bao gồm Apache Spark MLlib, Apache MXNet và TensorFlow. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể kết nối với dịch vụ Amazon SageMaker Studio để tiến hành các hoạt động đào tạo, phân tích cũng như truy xuất các báo cáo mô hình theo quy mô lớn.

Kết luận

Qua bài viết này, doanh nghiệp đã hiểu được AWS EMR là gì, các tính năng, lợi ích cũng như trong trường hợp nào, chúng ta nên sử dụng dịch vụ này. Dịch vụ AWS EMR sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và thay đổi về mặt quy mô Apache Spark, Hive, Presto cũng như những khối lượng công việc về dữ liệu lớn khác. Từ đó, chúng ta có thể xử lý các dữ liệu, phân tích quá trình tương tác và học máy để đạt được những kết quả vượt trội trong quá trình triển khai công việc của mình.

Để tìm hiểu thêm những dịch vụ AWS hữu ích khác, các tính năng cũng như trường hợp triển khai các giải pháp này như thế nào, doanh nghiệp hãy đăng ký theo dõi ngay những bài viết mới nhất của Magenest nhé!