Clou­dera heeft GPU-acce­le­ratie voor Apache Spark 4.1 in Clou­dera Data Engi­nee­ring aange­kon­digd, met behulp van de NVIDIA CUDA-X-bibli­o­theek, cuDF. De NVIDIA cuDF-plug-in voor Apache Spark onder­steunt Clou­dera Anywhere Cloud, die is ontworpen om Spark-workloads te kunnen versnellen zonder PySpark- of SQL-code te hoeven herschrijven. Dit helpt data­teams om sneller AI-geschikte data voor te bereiden en tevens de kosten voor cloud­in­fra­struc­tuur in hybride omge­vingen te verlagen.

Datavoorbereiding 

Naar­mate orga­ni­sa­ties hun AI-initi­a­tieven uitbreiden, wordt de snel­heid van data­voor­be­rei­ding een cruciale uitda­ging. Groot­scha­lige Spark-workloads duren vaak uren, wat de analyses en AI-toepas­singen vertraagt en de kosten voor cloud­com­pu­ting opdrijft. Door GPU-acce­le­ratie in Clou­dera Data Engi­nee­ring te inte­greren, kunnen orga­ni­sa­ties de verwer­kings­tijden met hun bestaande Spark-toepas­singen dras­tisch verkorten, zonder code of opera­ti­o­nele work­flows te hoeven wijzigen.

Spark versnellen voor AI-workloads 

Apache Spark vormt de basis van veel data­pi­pe­lines. Dankzij de inge­bouwde GPU-acce­le­ratie in Clou­dera Data Engi­nee­ring kunnen orga­ni­sa­ties de pres­ta­ties verbe­teren en tege­lij­ker­tijd de secu­rity en gover­nance behouden die nodig zijn voor produc­tie­wor­kloads. Door NVIDIA cuDF voor Spark-workloads te benutten, biedt Clou­dera tot wel 4x snel­lere worklo­ad­ver­wer­king op NVIDIA GPU’s, in verge­lij­king met tradi­ti­o­nele CPU-infra­struc­turen. Hier­door kunnen orga­ni­sa­ties hun cycli voor data­ver­wer­king dras­tisch verkorten.

Clou­dera Data Engi­nee­ring, versneld door NVIDIA CUDA-X-bibli­o­theken, biedt samen­gevat:

• GPU-acce­le­ratie zonder code voor Apache Spark 4.1‑workloads
• Snel­lere ETL en data­voor­be­rei­ding voor analyses en AI
• Lagere kosten voor cloud­in­fra­struc­tuur dankzij kortere reken­tijden
• Inge­bouwde imple­men­tatie zonder hand­ma­tige driver­con­fi­gu­ratie
• Bedrijfs­brede secu­rity en gover­nance via Clou­dera Unified Data Fabric
• Consis­tente pres­ta­ties in publieke cloud‑, private cloud‑, soeve­reine cloud- en on-premises omge­vingen

In tegen­stel­ling tot oplos­singen voor GPU-acce­le­ratie die beperkt zijn tot één cloud­pro­vider, breidt Clou­dera deze moge­lijk­heden uit naar hybride omge­vingen met behoud van consis­tente gover­nance en opera­ti­o­nele processen. Orga­ni­sa­ties kunnen Spark-workloads versnellen, waar hun data zich ook bevindt – on-premises, in de cloud of aan de edge – zonder in te leveren op bevei­li­ging of flexi­bi­li­teit.

Snellere datapipelines, lagere infrastructuurkosten

Het snel en tegen rede­lijke kosten voor­be­reiden van betrouw­bare data is essen­tieel voor analyses en AI. Data uit Cloudera’s The Great Re-Archi­tec­ture Survey toont aan dat de over­grote meer­der­heid (84%) van de respon­denten aangeeft dat AI-workloads de infra­struc­tuur­kosten laten stijgen. Door de Spark-verwer­king te versnellen, kunnen orga­ni­sa­ties sneller schone, model­klare data leveren, waar­door de infra­struc­tuur­kosten worden verlaagd en de produc­ti­vi­teit van data-engi­nee­ring‑, AI- en analy­se­teams wordt verbe­terd.

“Voor veel orga­ni­sa­ties wordt AI niet beperkt door modellen, maar door hoe snel ze ruwe data kunnen omzetten in betrouw­bare, bruik­bare inzichten”, aldus Leo Brun­nick, Chief Product Officer bij Clou­dera. “Het versnellen van Spark binnen Clou­dera Data Engi­nee­ring helpt deze bott­le­neck weg te nemen, zodat klanten sneller van data­voor­be­rei­ding naar analyses en AI kunnen over­stappen. Daarbij blijven de gover­nance, bevei­li­ging en opera­ti­o­nele consis­tentie centraal staan in hun stra­tegie.”

“De beste manier om AI-imple­men­ta­ties te versnellen is de weg die aansluit bij de wijze waarop bedrijven vandaag de dag al werken”, zegt Pat Lee, vice presi­dent Stra­tegic Enter­prise Part­ner­ships bij NVIDIA. “Met de NVIDIA AI-infra­struc­tuur en CUDA-X-bibli­o­theken die native zijn geïn­te­greerd in Clou­dera Data Engi­nee­ring, kunnen bedrijven de kosten verlagen en Apache Spark-pipe­lines versnellen zonder ook maar één regel PySpark- of SQL-code te hoeven aanpassen. Zo vormen ze bedrijfs­data tot een basis voor AI.”

De GPU-acce­le­ratie voor Apache Spark is beschik­baar in Clou­dera Data Engi­nee­ring als onder­deel van Clou­dera Anywhere Cloud, zoals aange­kon­digd tijdens EVOLVE Singapore 2026. Aanvul­lende demon­stra­ties en tech­ni­sche sessies vinden later dit jaar plaats tijdens NVIDIA GTC Berlijn en Clou­dera EVOLVE New York.