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EKS での Amazon EMR とは
Amazon EMR on EKS には、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) でオープンソースのビッグデータフレームワークを実行できる Amazon EMR のデプロイオプションが用意されています。Amazon EMR on EKS ではオープンソースアプリケーションのコンテナが自動的に構築、設定、管理されるため、ユーザーは分析ワークロードの実行に集中できます。
Amazon EMR を既に使用しているユーザーは、Amazon EMR ベースのアプリケーションを他のタイプのアプリケーションと共に同じ Amazon EKS クラスター上で実行できるようになります。さらに、このデプロイオプションを使用するとリソース使用率が向上し、複数のアベイラビリティーゾーンにわたるインフラストラクチャ管理が簡素化されます。Amazon EKS でビッグデータフレームワークを既に実行している場合は、Amazon EMR を使用してプロビジョニングと管理を自動化し、Apache Spark をより迅速に実行できるようになります。
Amazon EMR on EKS を使用すると、チームはより効率的にコラボレーションでき、大量のデータをより簡単かつ費用対効果の高い方法で処理できます。
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インフラストラクチャをプロビジョニングしなくても、共通のリソースプールでアプリケーションを実行できます。Amazon EMR Studio とAWS SDK または AWS CLI を使用して、EKS クラスターで実行されている分析アプリケーションを開発、送信、診断できます。Amazon EMR on EKS でスケジュールされたジョブは、セルフマネージドの Apache Airflow またはAmazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) を使用して実行できます。
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インフラストラクチャチームは、共通のコンピューティングプラットフォームを一元管理して、Amazon EMR ワークロードを他のコンテナベースのアプリケーションと統合できます。一般的な Amazon EKS ツールを使用してインフラストラクチャ管理を簡素化し、さまざまなバージョンのオープンソースフレームワークを必要とするワークロードに共有クラスターを利用できます。さらに、Kubernetes クラスターの管理と OS のパッチ適用が自動化されるため、運用上のオーバーヘッドを削減できます。Amazon EC2 とAWS Fargate を使用して複数のコンピューティングリソースを有効にし、パフォーマンス、運用、財務上の要件を満たすことができます。
次の図は、Amazon EMR の 2 つの異なるデプロイモデルを示しています。
