Aus den Apache-Projekten Yarn und Mesos entsteht Myriad

MapR und Mesosphere entwickeln neues Framework für Rechenzentren

| Redakteur: Ulrike Ostler

Myriade ist bislang ein Begriff, der vorzugsweise im Zusammenhang mit der Unendlichkeit des Alls verwendet wird; jetzt zieht er ins Rechenzentrumsgeschehen ein.
Myriade ist bislang ein Begriff, der vorzugsweise im Zusammenhang mit der Unendlichkeit des Alls verwendet wird; jetzt zieht er ins Rechenzentrumsgeschehen ein. (Bild: Yuriy Mazur/ Fotolia.com)

Das neue Open-Source-Framework „Myriad“ vereint die Apache-Entwicklungen „Yarn“ mit dem Ressourcen-Management „Mesos“. Das von MapR Technologies, Mesosphere und eBay ins Leben gerufene Projekt erlaubt den parallelen Betrieb von Big-Data-Anwendungen und weiterer Workloads in einem einzigen Ressourcenpool.

Hadoop-Entwickler müssen heute Apache-YARN-Prozesse und damit verbundene Hadoop-Workloads meist auf bestimmten Clustern betreiben, die von übrigen Anwendungen isoliert sind – mit negativen Auswirkungen auf die Server-Auslastung Außerdem schafft das operative Silos. Mesosphere, Entwickler des Mesosphere Datacenter Operating System (DCOS) zur Ressourcenverwaltung in Rechenzentren und der Cloud, und MapR Technologies, Anbieter der führenden Distribution für Apache Hadoop, haben gestern das Framework Myriad vorgestellt.

Myriad kombiniert die Leistungen von Apache Yarn und Apache Mesos. Damit entfällt die Entscheidung, ob ein Cluster mit Yarn oder Mesos betrieben werden soll, während Mesos gleichzeitig für eine dynamische Steuerung der Ressourcen auch über die CPU hinaus sorgt. Big-Data-Workloads lassen sich also parallel zu anderen Applikationen zu betreiben, einschließlich fortlaufenden Web Services, Streaming-Applikationen (etwa Storm), Build-Systemen, Integrations-Tools (beispielsweise Jenkins), HPC Prozesse (etwa MPI), Docker-Containern sowie individuellen Skripte und Applikationen.

Zudem wird das Projekt voraussichtlich als Apache-Inkubator-Projekt der Apache Software Foundation in diesem Quartal eingereicht werden.

Die Voraussetzungen für ein Erfolgsprojekt

Florian Leibert, CEO und Mitbegründer von Mesosphere, erläutert: „Big-Data-Entwickler müssen sich bei der Verwaltung von Clustern nicht mehr zwischen Yarn und Mesos entscheiden. Myriad ermöglicht deren gleichzeitigen Einsatz sowie die Steuerung von Big-Data-Workloads und den verteilten Applikationen über einen einzigen Ressourcenpool.“ Big-Data-Entwickler erhiellten damit die Leistungsfähigkeit von Yarn für Hadoop-Anwendungen sowie die Fähigkeit von Mesos, alle übrigen Workloads zu betreiben, einschließlich Non-Hadoop-Applikationen wie Web-Applikationen und weiteren fortlaufenden Services.“

Ein neues Datacenter-Betriebssystem mit viel Startkapital

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08.12.14 - Mesosphere bringt heute mit „DCOS“ eine Plattform und API für Applikationen und Services auf den Markt, die Datacenter behandeln, als ob sie ein einziger Server wären. Geldgeber sehen Chancen. Das Unternehmen konnte jetzt in der dritten Finanzierungsrunde 36 Millionen Dollar einheimsen. Der Kern der Mesosphere-Technologie läuft bereits auf einigen der größten Sites, darunter Twitter, Airbnb und Hubspot. lesen

Apache Mesos ist ein verteilter System-Kernel der von CPU, Arbeitsspeicher, Storage und weiteren Rechenressourcen abstrahiert, so dass Entwickler beim Programmieren das Rechenzentrum wie einen einzigen Ressourcen-Pool behandeln können. Den Kern bildet hierfür das Datacenter Operating System (DCOS) von Mesosphere.

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Der Vorteil der Myriade

Unternehmen, die Mesos oder Mesosphere DCOS einsetzen, können nun mittels Myriad Yarn und andere Big-Data-Frameworks auf den gleichen Clustern wie Mesos laufen lassen. Für Yarn-Anwender eröffnet Mesos die Möglichkeit zur Ressourcenplanung und -isolation über die CPU hinaus – und erlaubt damit die dynamische Steuerung von Arbeitsspeicher, Netzwerken und Storage auf demselben Cluster, über den die Big-Data-Prozesse ebenfalls laufen.

Jim Scott, Director Enterprise Strategy and Architecture bei MapR Technologies, ergänzt: „Myriad bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Barriere zwischen isolierten Clustern aufzuheben, genauso wie Hadoop dieses hinsichtlich der Trennung von Datensilos erlaubt. Entwickler können sich nun auf die für Unternehmen entscheidenden Daten und Anwendungen konzentrieren, während Administratoren über die Verwaltung der Rechenressourcen die Flexibilität erhöhen und den Betriebsaufwand minimieren können.“

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