SAS® Workload Managementの特長

Kubernetes上の分析計算処理の最適化および優先順位設定​

  • リソースベースの動的なロードバランシング(負荷分散)を通じて、プログラムの分散処理とCPUの稼働率を向上​
  • コンピューティング・リソースを複数のユーザーおよび複数のアプリケーションで動的に共有することで、より大規模でより複雑な分析を実行​
  • 全社規模でジョブ、キュー、ホスト、ユーザーを管理​
  • ルールベースのジョブキューを用いてジョブの優先順位を設定することで、コンピューティング・リソースの使用を統制​
  • コンピューティング・リソースおよびプログラム・フローを自動的に識別/割当/管理/最適化する機能を提供​
  • ポリシーの一元管理により、SAS環境の運用管理を簡素化​

​高可用性の範囲を拡張​

  • Kubernetes上で実行される重要な分析ワークロードのための高可用性機能を提供​
  • Kubernetesの失敗を検知し、適切に回復​
  • SASジョブが最適な形で完了する状況を確保​
  • SASのチェックポイント/再開機能と併用された場合、最後の成功したチェックポイントから自動的にSASジョブを再開​

​SAS® Viya® 上のSAS® ワークロード​

  • 容易なコード実行方法を維持したままで、多数のSAS Viyaユーザーのロードバランシングを実現​
  • すべてのSAS SPREサーバーを対象にロードバランシングを提供することで、すべてのSASクライアントのスループットと応答時間を改善​
  • SAS Code Analyzerを用いて、SASプログラム内でのジョブの依存関係を分析し、並列処理に適したコードを生成することが可能​
  • 分析プログラムのセッションを自動生成する機能と、多種多様なKubernetesコンピューティング・リソースにまたがった分散処理機能を提供​
  • 適用要件を満たす分析プログラムおよびアプリケーションの処理を高速化し、コンピューティング・リソースの利用効率を向上​
  • 本稼働システムのワークフローを、複数のグリッドリソースにまたがって実行されるようにスケジューリングすることが可能​
  • プロセスフロー・ダイアグラムを用いて、1つまたは複数の分析ジョブの処理フローを作成することが可能。単純なジョブにも複雑なジョブにも対応​
  • 多くのSASソリューションおよびユーザーが記述したプログラムを、簡単な操作で「共有リソースのクラスターで実行されるように」設定することが可能​
  • ミッションクリティカルなアプリケーションのための回復弾力性や、SAS Viya環境のための高可用性を提供​
  • SASGSUBと呼ばれるコマンドライン型のバッチ実行ユーティリティを搭載:​
    • 実行後は何もする必要がなく後から再接続して結果を取得することが可能​
    • 他の標準的なエンタープライズ・スケジューラとの統合が可能​
  • バッチ実行時もチェックポイントを利用でき、ジョブ停止後の自動再開にも対応​
  • SAS SPREサーバーに対して(それらのサーバーがSASアプリケーションによって起動される際に)グリッドポリシーを適用することが可能​

​リアルタイムのモニタリングと運用管理​

  • 複数のSASクラスターをモニタリングおよび運用管理するためのWebベースのツールを提供:​
    • リソース使用状況、ユーザー、Kubernetes上で実行されているジョブを追跡するための各種ビジュアル​
    • 設定を変更したり、重要な閾値を超過した際のアラートを定義したりするためのGUI環境​
    • 高可用性のための重要なサービスを設定・管理するためのGUI環境​
    • 画面表示やユーザーが実行できるアクティビティをカスタマイズするための、フィルタリングやロール定義のサポート​

​柔軟なインフラ​

  • ユーザー数の増加やビジネスニーズの拡大に応じて、段階的にコスト効率よくコンピューティング・リソースを追加していくことが可能​
  • コンピューティング・インフラの要件をアプリケーションから切り離すことで、ビジネスユーザーは本来の業務プロセスに集中することが可能​
  • 共有環境を構築し、リソース割当を簡単かつ動的に行えるようになるため、様々なビジネスユーザーの異なるニーズや、時間帯に応じて変化するニーズのピークに効率的に対応することが可能​
  • 業務を中断することなく任意のマシンをオフラインにできるため、インフラの保守ニーズへの対応が容易化​
  • サポートされるクラウドインフラ上で稼働するKubernetesを使用することにより、パフォーマンスとスケーラビリティを改善​