インフラストラクチャのコストと複雑さを軽減しながら、より多くのHDFSメタデータ、もっと大きなクラスターを処理できるようにします.

NameNodeの容量を増やし、一時停止時間とフェイルオーバーを減らします.

HadoopとHBaseのビッグデータテクノロジーを実行されているAzulのお客様は、データレイク、データエンジニアリング、ビッグデータアナリティクスの各アプリケーション全体で、インフラストラクチャコストの削減とパフォーマンスの向上を実現しています.

お客様から、「最悪のケースで発生する一時停止が34秒から35ミリ秒に短縮し、ヒープの拡大が促進されDataNodeクラスタサイズを大きくできるようになりました」と言われると嬉しくなります.

また、「Azulを使用したら、NameNodeの起動時間が10時間から30分に短縮された」ことを聴いて感激しました.

そして、「OpenJDKよりもNameNodeでスループットが25～40％高くなり、有効にできるオブジェクトの数が3倍～6倍に増えました」と多数のお客様から言われ、最高の気分になりました.

Azul Platformのパフォーマンスはとても優秀です。当社では現在、Azulなしでは絶対不可能なことをビッグデータシステムで取り組んでいます。

Ariel Pisetzky, Taboola IT部門VP

「解放したハードウェアと回避されたホスティング費用を合わせると、この節約は数百万ドルにも及びます。プロジェクトのROIはすでに明らかです。」

ビッグデータのスタックがJavaベースでもJVMスタックでも、Azul Platform Primeを使えばインフラストラクチャのコストが削減され、パフォーマンスが向上します。HadoopとHBaseはもちろん、Kafka、Cassandra、Sparkなどでも同様です.

お客様の成果に基づいてAzul Platform Primeの投資収益率を評価するために、AzulはForrester ConsultingにTotal Economic Impact™調査を依頼しました.

Hadoop、Cassandra、Kafkaを搭載したビッグデータソリューションの概要をお読みください

Azulに切り替えると、Javaのインフラストラクチャとサポートコストが大幅に削減され、主要なアプリケーションパフォーマンスが向上し、開発チームはトラブルシューティングではなくイノベーションに集中できるようになります。