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Hadoop からの移行

レガシープラットフォームの Hadoop を Databricks レイクハウスに移行する

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Hadoop は拡張性が低く、過度に複雑で、革新的なユースケースを実現できないことが証明されています。Hadoop から Databricks に移行することで、効果的なスケーリング、データプラットフォームの簡素化が実現します。また、分析、機械学習、AI のサポートでイノベーションが加速します。

Hadoop の課題

オンプレミスの Hadoop 導入には、ハードウェア容量の無駄、DevOps の高い負担、電力コストの増加、ソフトウェアのバージョンアップなど、大きな制約があります。

レガシーなオンプレミスの Hadoop ワークロードを EMR、HDInsight、Dataproc などのクラウドベースのマネージドサービスに移行しても、同じように信頼性と拡張性の問題に直面します。そのため、トラブルシューティング、インフラ、リソース管理のオーバーヘッド、エンドツーエンドのパイプラインを維持するためのクラウド上のさまざまなマネージドサービスのステッチに多くの時間が浪費されることになります。

Hadoop のオンプレミスおよびクラウドデプロイメントで企業が直面する課題について、以下のブログで詳しく解説しています。

Hadoop から Databricks レイクハウスに移行する理由

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シンプルなデータプラットフォーム

データ、分析、AI のあらゆるユースケースに対応する単一のモダンプラットフォームで、複数のクラウドやデータチーム間のガバナンスとユーザーエクスペリエンスを統合できます。
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費用対効果に優れたスケーリング

サーバーの管理を不要にし、サーバーレスでオンデマンドに拡張します。データウェアハウスを最大 12 倍の価格性能で実行できます。
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イノベーションを加速

コラボレーション、セルフサービスツール、MLflow や Apache Spark™ などのオープンソーステクノロジーにより、AI、ML、リアルタイム分析機能を迅速に構築できます。
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信頼性の高い移行

自動化されたツール、テクニカルガイド、パートナーソリューション、プロフェッショナルサービスは、リスクを排除し、移行を加速させるのに役立ちます。

最初のステップを踏み出す準備はできていますか?

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「Hadoop からデータレイクハウスへの移行」入門編

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移行ガイド:Hadoop から Databricks への移行

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