Elastic MapReduce

Tencent Cloud Elastic MapReduce (EMR) là một Giải pháp EMR Doanh nghiệp tập trung vào quản lý toàn bộ vòng đời của dữ liệu lớn. Được xây dựng trên nền tảng kỹ thuật của Nền tảng EMR gốc đám mây, giải pháp này tích hợp sâu sắc khả năng hợp nhất lưu trữ-tính toán của Giải pháp Hồ dữ liệu EMR, các tính năng lập lịch hiệu quả của Xử lý hàng loạt EMR và những lợi thế tích hợp liền mạch của Tích hợp Học máy EMR. Điều này cung cấp cho doanh nghiệp một giải pháp dữ liệu lớn toàn diện, trải dài từ thu thập và lưu trữ dữ liệu đến xử lý và mô hình hóa AI. Là một Giải pháp EMR Doanh nghiệp trưởng thành, Nền tảng EMR gốc đám mây tận dụng sức mạnh tính toán linh hoạt và kiến ​​trúc container để đạt được khả năng mở rộng tài nguyên theo yêu cầu và triển khai cấp độ thứ hai, giúp giảm đáng kể chi phí vận hành. Giải pháp Hồ dữ liệu EMR hỗ trợ thu thập và quản lý thống nhất dữ liệu đa nguồn, phá vỡ các silo dữ liệu và cung cấp hỗ trợ dữ liệu hiệu quả cho Xử lý hàng loạt EMR. Xử lý hàng loạt EMR, thông qua các công cụ tính toán được tối ưu hóa, xử lý hiệu quả các tình huống như tính toán ngoại tuyến và làm sạch dữ liệu cho các tập dữ liệu cấp TB/PB. Tích hợp Học máy EMR kết nối liền mạch với các nền tảng như TensorFlow và PyTorch, cho phép cộng tác hiệu quả giữa quy trình xử lý dữ liệu và mô hình hóa AI. Cho dù doanh nghiệp đang sử dụng Xử lý Hàng loạt EMR để phân tích dữ liệu kinh doanh khổng lồ hay tận dụng Tích hợp Học máy EMR để nâng cao đào tạo mô hình AI, Giải pháp EMR Doanh nghiệp này, với tính linh hoạt của Nền tảng EMR gốc trên nền tảng đám mây và khả năng tương thích của Giải pháp Hồ dữ liệu EMR, đóng vai trò là yếu tố cốt lõi cho việc triển khai tích hợp dữ liệu lớn và AI.

Hỏi: Với tư cách là kiến ​​trúc cốt lõi, Nền tảng EMR gốc trên nền tảng đám mây hỗ trợ nhu cầu Xử lý hàng loạt EMR và Tích hợp máy học EMR trong Giải pháp EMR doanh nghiệp như thế nào?

A: Nền tảng EMR gốc đám mây cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho Giải pháp EMR doanh nghiệp thông qua các lợi thế kiến ​​trúc kép. Thứ nhất, khả năng lập lịch sức mạnh tính toán phân tán đàn hồi cho phép Xử lý hàng loạt EMR khớp động với quy mô tác vụ, hỗ trợ cả dữ liệu và song song tác vụ để hoàn thành hiệu quả tính toán ngoại tuyến, phân tích thống kê và các công việc khác trên các tập dữ liệu khổng lồ. Thứ hai, khả năng triển khai dạng container và thiết kế giao diện chuẩn hóa cho phép Tích hợp máy học EMR kết nối liền mạch với các khuôn khổ AI chính thống, đạt được quy trình làm việc tích hợp từ xử lý dữ liệu đến đào tạo mô hình mà không cần phát triển thích ứng bổ sung. Đồng thời, Giải pháp hồ dữ liệu EMR cung cấp nền tảng dữ liệu thống nhất cho cả hai. Dữ liệu đa nguồn, sau khi hợp nhất, có thể được Xử lý hàng loạt EMR sử dụng trực tiếp và dữ liệu chất lượng cao đã được xử lý có thể nhanh chóng chuyển sang giai đoạn Tích hợp máy học EMR. Điều này tăng cường đáng kể hiệu quả của toàn bộ quy trình làm việc của Giải pháp EMR doanh nghiệp, trong khi các tính năng có sẵn cao của Nền tảng EMR gốc đám mây đảm bảo hoạt động kinh doanh liên tục.

Hỏi: Là một thành phần cốt lõi của Giải pháp EMR Doanh nghiệp, Giải pháp Hồ dữ liệu EMR cải thiện hiệu quả của Xử lý hàng loạt EMR như thế nào? Sự tương tác của nó với Tích hợp Máy học EMR được thể hiện ở đâu?

A: Giải pháp EMR Data Lake cải thiện hiệu quả của EMR Batch Processing thông qua "unified storage + intelligent indexing." Nó hỗ trợ lưu trữ hợp nhất cho dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, tránh việc di chuyển dữ liệu lưu trữ chéo tốn thời gian. Đồng thời, công nghệ lập chỉ mục thông minh tăng tốc truy xuất dữ liệu, cho phép EMR Batch Processing nhanh chóng định vị dữ liệu mục tiêu, cải thiện hiệu quả xử lý hơn 30%. Sự hiệp lực của nó với EMR Machine Learning Integration được phản ánh trong luồng dữ liệu liền mạch. Dữ liệu chất lượng cao do EMR Data Lake Solution quản lý có thể được EMR Machine Learning Integration truy cập trực tiếp thông qua các giao diện chuẩn hóa, loại bỏ nhu cầu chuyển đổi định dạng dữ liệu bổ sung và đơn giản hóa đáng kể giai đoạn chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI. Là một yếu tố hỗ trợ chính của Giải pháp EMR Doanh nghiệp, sự hiệp lực này giúp lập lịch trình tài nguyên trên Nền tảng EMR gốc trên đám mây hiệu quả hơn. Cho dù đối mặt với các tác vụ quy mô lớn trong EMR Batch Processing hay nhu cầu đào tạo mô hình trong EMR Machine Learning Integration, cả hai đều nhận được hỗ trợ dữ liệu và tính toán hiệu quả.

H: Giải pháp EMR Doanh nghiệp, thông qua sự kết hợp giữa Xử lý Hàng loạt EMR và Tích hợp Học máy EMR, đáp ứng nhu cầu tích hợp của xử lý dữ liệu " + mô hình hóa AI" như thế nào? Nền tảng EMR gốc đám mây đóng vai trò gì?

A: Giải pháp EMR Doanh nghiệp đạt được các nhu cầu tích hợp thông qua quy trình làm việc được kết nối: Xử lý hàng loạt EMR trước tiên xử lý các tác vụ tiền xử lý như làm sạch dữ liệu và trích xuất tính năng. Dữ liệu chuẩn hóa mà nó tạo ra được đưa trực tiếp vào mô-đun Tích hợp máy học EMR, hỗ trợ toàn bộ quy trình từ đào tạo mô hình và điều chỉnh siêu tham số đến triển khai suy luận, tránh các hoạt động dư thừa trong quá trình truyền dữ liệu. Nền tảng EMR gốc đám mây là trung tâm cốt lõi cho phép sự hợp tác này. Một mặt, sức mạnh tính toán linh hoạt của nó cho phép Xử lý hàng loạt EMR và Tích hợp máy học EMR chia sẻ một nhóm tài nguyên, với sức mạnh tính toán được phân bổ động dựa trên mức độ ưu tiên của tác vụ để tránh lãng phí tài nguyên. Mặt khác, khả năng lập lịch và giám sát toàn bộ quy trình của nền tảng giúp toàn bộ chuỗi - từ Giải pháp hồ dữ liệu EMR đến Xử lý hàng loạt EMR đến Tích hợp máy học EMR - có thể theo dõi và quản lý được, đảm bảo độ chính xác của xử lý dữ liệu và tính ổn định của mô hình AI. Sự hợp tác vòng kín này của "data-processing-modeling" cho phép Giải pháp EMR Doanh nghiệp tận dụng hiệu quả của Xử lý hàng loạt EMR đồng thời khai thác những lợi thế thông minh của Tích hợp máy học EMR, khai thác hoàn toàn giá trị của dữ liệu lớn.