Cloudera發布有助簡化云端大數據作業的Altus云端平臺

Altus的作業管理系統可自動化且簡化常見的彈性數據管道操作問題，讓使用者無論在叢集或基礎架構是否運作的狀態下，均可對作業進行除錯。此外，Altus的作業管理系統還可標示出重大效能問題，進一步分析其原因，如此一來使用者便能在更加穩定且更低成本的情況下運行數據管道。

全球機器學習和先進分析平臺供應商Cloudera發表全新Cloudera Altus云端平臺，其平臺即服務（PaaS）的特性讓使用者能夠輕易地在公有云上運算大規模的數據處理程序。初版Altus服務旨在幫助數據工程師利用隨選基礎架構來加速建構和操作具彈性的數據管道（data pipeline），進一步處理復雜且以數據為導向的應用。

常見的數據工程像是數據ETL（提取／轉換／讀取），或是批次跑分等通常都是大量且以批次為主的作業，這些作業需要一段時間來進行運算，并幫助企業從原始數據中萃取出關鍵資訊。藉由在具彈性的基礎架構上運行這些數據管道，企業可以獲得顯著的運作彈性與效率。此外，企業通常也會傾向在云端基礎架構中應用熟悉的大規模數據處理工具和技術。

Cloudera Altus數據工程服務簡化了彈性數據管道的開發和運作，并將數據工程作業視為核心，進一步精簡一般費時又復雜的基礎架構管理與運作。 Altus同時也降低了云端轉移的風險，并在此開放、整合，以及企業級的服務平臺上提供使用者熟悉的工具套件，透過多重數據工程應用，提供一般儲存、元數據、資安，以及管理等服務。

Cloudera Altus數據工程服務簡化了彈性數據管道的開發和運作，并將數據工程作業視為核心，進一步精簡一般費時又復雜的基礎架構管理與運作。 Altus同時也降低了云端轉移的風險，并在此開放、整合，以及企業級的服務平臺上提供使用者熟悉的工具套件，透過多重數據工程應用，提供一般儲存、元數據、資安，以及管理等服務。

簡化建立和運作彈性數據管道過程

Cloudera產品資深副總裁Charles Zedlewski表示：「現今數據導向的應用是以數據工程作業為基礎，Altus簡化了建立和運作彈性數據管道的過程，同時也保留了可攜性，并可更輕易地為復雜的商業智慧（BI）、數據科學，和即時應用導入數據工程元素。」

Cloudera產品資深副總裁Charles Zedlewski表示：「現今數據導向的應用是以數據工程作業為基礎，Altus簡化了建立和運作彈性數據管道的過程，同時也保留了可攜性，并可更輕易地為復雜的商業智慧（BI）、數據科學，和即時應用導入數據工程元素。」

根據IDC研究，公有云布建目前在整體全球商業分析軟體市場的占比為12%，并預期2020年的復合年均增長率（CAGR）會提升至25%。對Cloudera的客戶而言，云端是成長最快速的布建環境之一，而Altus讓使用者在云端運作數據工程作業變得比以往更加簡單。

Cloudera推出的初版Altus可支援Apache Spark、Apache Hive on MapReduce2，和Hive on Spark，且已在大部分有Amazon云端服務（AWS）的地區上市。 Cloudera期望將來能夠讓Altus支援其他主流公有云服務，例如Microsoft Azure。

Cloudera推出的初版Altus可支援Apache Spark、Apache Hive on MapReduce2，和Hive on Spark，且已在大部分有Amazon云端服務（AWS）的地區上市。 Cloudera期望將來能夠讓Altus支援其他主流公有云服務，例如Microsoft Azure。

彈性數據管道管理服務

彈性數據管道管理服務

作業導向

Cloudera Altus是以數據管道為核心，而非叢集或基礎架構，所以使用者可以輕易地針對數據管道進行提交、復制，和除錯，而不用擔心底層的基礎架構。

無數據孤島（Data siloes）

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向下相容與平臺可攜性

內建作業管理系統

內建作業管理系統...