Hortonworks資料平臺3.0釋出，加強容器化及跨雲架構布局

近日Hortonworks的Dataworks用戶大會在美國聖荷西開跑，而高峰會上Hortonworks宣布，自家的資料平臺解決方案Hortonworks Data Platform（HDP）3.0版已經釋出，這次產品發布除了強調容器化、鎖定深度學習工作負載外，這次跟上企業跨雲IT架構的風潮，也開始支援三大公有雲AWS、Azure以及GCP。該公司表示，HDP 3.0版許多新推的功能，都是來自Apache Hadoop 3.1版，「像是容器化、支援GPU、Erasure coding等功能。」

而這個新版本，總共有三個重要特色，分別是擁抱容器化、支援GPU，以及加強整合公有雲環境，首先是容器化功能，Hortonworks表示，借助該技術輕量化的特性，可以讓使用者開發速度更快，並且在同一環境中，執行多種版本的應用程式，「即使要開發、測試新功能，也不會影響舊版本的應用程式。」

再者是支援GPU運算，讓企業可以部署機器學習、深度學習應用。將GPU資源抽象化為硬體資源池，加強該資源的使用效率。此外，Hortonworks也有提供GPU資源隔離服務，企業可以指派專屬GPU資源，只做特定應用運算使用，避免其他應用程式同時存取該GPU，降低該應用的執行效能。

最後則是支援多雲架構，企業可以將該資料平臺，部署至多個公有雲平臺執行。目前該解決方案所整合的儲存服務，分別是Amazon S3、Azure資料湖儲存區、Azure Blob儲存體，以及Google雲端儲存（目前對GCP的支援還處於技術預覽版）。企業用戶可以使用該公司的Cloudbreak工具，在公有雲中建置HDP叢集。目前在Azure環境，使用者可以部署HDP、HDF（Hortonworks DataFlow ）、DPS（Hortonworks DataPlane Service ），在其IaaS環境執行。而在GCP平臺，則是整合了HDP、HDF這兩個解決方案。

而Cloudbreak這項技術，是Hortonworks在2015年併購Hadoop快速部署工具供應商SequenceIQ的成果，利用Docker容器，可以自動化部署Hadoop叢集平臺，讓使用者能在公有雲、私有雲，或是任何支援Docker的平臺環境上執行Hadoop。而現在多雲架構為潮流之下，搭配Cloudbreak使用，也提高企業使用HDP布建跨雲資料平臺的動機。

除了加強容器化、跨雲布局應用外，Hortonworks也強化HDP的效能表現，以及支援深度學習框架TensorFlow。Hortonworks表示，這一次推出的Real-time資料庫功能，修正Query機制，加強平臺處理數據的效能表現。該公司解釋，HDP結合了Apache Hive 3.0版，可以一併結合即時產生的新資料及舊數據，讓使用者進行深度資料分析。另外，新版本HDP也開始支援TensorFlow，目前雖然是技術預覽版功能，不過開發者可以搭配容器化TensorFlow應用程式，以及GPU資源，執行深度學習運算。

這次Hortonworks的資料平臺產品HDP 3.0發布，除了強調容器化、鎖定深度學習工作負載外，這次跟上企業跨雲IT架構的風潮，也開始支援三大公有雲AWS、Azure以及GCP。企業用戶可以使用該公司的Cloudbreak工具，在公有雲中建置HDP叢集。圖片來源：Hortonworks