Google Cloud Platform Japan Blog
最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。
Apache Flink のための Google Cloud Dataflow ランナーを発表
2015年3月27日金曜日
* この投稿は、米国時間 3 月 23 日、
Product Manager Reid Robison, William Vambenepe によって投稿されたもの
の抄訳です。
多くの人たちが大規模データに潜在する価値のみならず、並列データ処理によってそうした価値を発掘できるようになるということを学んできました。ただし、それを実践に生かすには、高速で容易かつ信頼性の高いデータ処理パイプラインを必要とします。
Google Cloud Dataflow
はこうした要求を満たすように設計されました。これはバッチ処理とストリーム処理のいずれにおいても管理が行われ、高度にスケーラブルでかつ一貫性の高い処理サービスです。バッチおよびストリームを統合プログラミングモデルに融合するため、プログラミングの単純化、パワフルな動作とフルマネージドで頑健性を担保したシステムを提供します。これら最初の 2 つのメリットは、Dataflow プログラミングモデル自体が持つ性質であり、Google により
SDK
を通じてオープンソースでリリースされてはいますが、Google Cloud Platform との連携はされていませんでした。
そこで、Dataflow 処理パイプラインのためのもう一つのデプロイメント オプションを発表します。急成長する
Apache Flink
プロジェクトを推進しているチームは、
Flink のための Cloud Dataflow ランナー
をリリースし、どんな Dataflow プログラムも Flink クラスタで実行可能になりました。Apache Flink はApache においてトップレベルの
新規プロジェクト
とされており、バッチおよびストリームのデータ処理のための API と分散処理エンジンが利用可能となります。
Flink を走らせることにより Dataflow パイプラインは Dataflow プログラミングモデルの利点が得られるのみならず、Flink ランタイムの移植性、パフォーマンス、柔軟性をも得られます。また、カスタムのメモリ管理やコストベースのオプティマイザと共に強靭な実行エンジンが提供されます。さらに、Dataflow パイプラインを Google Cloud Dataflow 以外にも移植できることが保証されます。つまり、Flink ランナーによって、パイプラインをオンプレミス(仮想化またはベアメタル)でもクラウド(VM 上にて)でも実行できるわけです。
Dataflow パイプラインのための本番前デプロイメントのランタイムが 3 種類に増えたため、ジョブにとって正しいプラットフォームや正しいランタイムを選択できるようになりました。ビッグデータが今後も増大し続けることを見越して選択肢の幅を広げておくことができます。また利用可能な Dataflow のランナーには次のものがあります。
Apache Flink、オンプレミスまたはクラウド(今回発表)
Apache Spark、オンプミスまたはクラウド、
Cloudera 提供のSpark 向けデータフロー ランナー
Google Cloud Dataflow、
フルマネージドサービス
(現行版はアルファ版、
こちら
で申込み)
詳細は、Flink 用のGoogle Cloud Dataflow ランナーを制作している
data Artisans
の
ブログポスト
をご覧ください。
移植可能な Dataflow プログラミあングモデルのためのデプロイメントのオプションが増え、大変嬉しく思います。Dataflow ジョブのデプロイ先は問わないので、
StackOverflow
(
“google-cloud-dataflow”
) に是非参加してください。質問も受け付けています。
-Posted by William Vambenepe, Product Manager
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