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大數據容器方案

容器云和大數據都以分布式存儲和分布式計算為基礎，容器云更專注于服務，而大數據則更專注于數據價值化。大數據可以通過容器云平臺提供各種服務支撐，包括存儲、算力、調度、安全等，云平臺也能夠在很大程度上降低大數據平臺部署及配置的復雜度，降低運維難度；而容器云可以通過大數據來提升平臺的服務能力，兩者相互依賴，為用戶創造更多價值。

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大數據技術現狀

01 隨著大數據應用場景豐富和規模擴大，傳統Yarn分布式調度模式存在資源隔離限制較弱、監控信息不完善、彈性擴展能力弱、GPU支持不足等問題
02 大數據計算過程資源調度不靈活，資源利用率低
03 平臺環境搭建及配置復雜，后期運維困難
04 大數據系統及工具原生支持on Kubernetes

容器解決方案

諧云容器云平臺基于原生的Kubernetes進行優化和適配，融合了在大規模復雜場景下的性能、穩定性和安全服務能力增強，支持快速構建，多數據中心高可用部署，可為大數據平臺提供穩定安全的資源調度能力和靈活快速的標準化構建與交付能力。

高利用率的資源調度

靈活的集群調度策略，更小顆粒度的算力分配，存算分離，長任務短任務混部，不同業務高峰時間的削峰填谷，可最大化提升集群資源利用。

統一調度技術棧

采用K8s覆蓋資源調度和服務應用調度。

容器的標準化自動化能力

更輕量和快捷的構建與部署方式，一次構建，隨處運行，降低大數據平臺的運維成本。

諧云可根據客戶具體大數據平臺建設需求

提供適配的集群方案規劃、資源調度策略、長短任務混部、彈性擴展策略等能力

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