Google添加Cloud Dataproc可选元件更完善支援自动化与先占式运算资源

Cloud Dataproc加入许多新的可选元件

Google为其託管Hadoop及Spark服务Cloud Dataproc加入许多新功能，使用者在安全控制上，除了GCP原生的IAM外，现在还可以使用Kerberos安全元件，Google更新Cloud Spanner和Cloud Storage的连接器，并新释出BigQuery连接器，强化Cloud Dataproc与其他服务的互通性，也释出了自动扩展政策API ，提供使用者控制扩展的手段。

最新的Cloud Dataproc映像档为1.4版本，内建Apache Spark 2.4、Python 3与Miniconda 3，在映像档1.4这个版本预设1TB磁碟大小，确保系统能维持一致的高效I/O。在Cloud Dataproc上，使用者可以指定初始操作（Initialization actions），初始操作能让使用者客製化丛集，预先安装工作需要的软体，之后便可以直接发送工作，不再需要手动设定环境，执行的时机在Cloud Dataproc丛集设置完成之后，系统会在每一个节点执行初始操作。

现在Google增加了一系列新的初始操作，包含使用者可以使用开源监控工具Apache Prometheus，其中的Prometheus查询语言PromQL，能提供使用者即时选择并汇总时间序列资料，Google提到，这在Cloud Dataproc日誌记录的进阶时间序列分析上特别有用。需要深度学习工作的使用者，现在可以使用TonY（Tensorflow On YARN），目前支援TensorFlow和PyTorch，可以将单节点或是分散式训练工作发布成Hadoop应用程式执行。

在创建Cloud Dataproc丛集时，除了会自动安装标準Hadoop生态系统元件外，使用者也可以自行安装可选元件，Google增加了可使用的元件数量，同时提供一键安装的功能。这次新增的元件比较别的是Apache Druid高效即时分析资料库，其提供分散式OLAP资料储存，并与大资料生态系统许多工具整合情况良好。Druid元件会在主节点安装Coordinator和Broker等服务，而在工作节点上安装Historical与Middle Manager等服务。

在安全元件方面，Google提到，虽然许多用户使用GCP原生的IAM实作安全控制，但回应不少用户的要求希望能使用Kerberos，因此这次也整合了Kerberos安全元件，可以直接将Cloud Dataproc登入绑定到微软Active Directory，阻挡在Cloud Dataproc实例上以root身份执行所有工作，还能防止同一个丛集上的用户互相干扰。

Cloud Dataproc新加入了Component Gateway，为Cloud Dataproc核心和可选元件提供网页端点安全存取的功能，像是Hadoop和Apache Spark所提供的网页介面就能获得保护，Component Gateway会自动安装Apache Knox作为元件配置反向代理，只有拥有dataproc.clusters.use IAM权限的使用者才能简单地存取网页介面。

在自动化的管理上，Cloud Dataproc现在提供了自动扩展政策API，这是一个自动化丛集资源管理机制，支援丛集自动扩展。自动扩展政策本身是个可重用的配置档案，描述丛集使用的扩展规则以及规模，也定义了扩展的边界和频率等，让使用者能以高精度的方式控制丛集生命周期中的资源。

为了节省运算资源成本，Cloud Dataproc添加了增强灵活模式，适用于先占式虚拟机器以及自动扩展上。现在当Cloud Dataproc节点因为节点丢失不可用时，有状态资料将被保留，这将能最大程度降低对现有工作影响，并允许丛集规模快速缩减，Google提到，虚拟机器的抢占可能会破坏应用程式，导致作业延迟甚至完全失败，增强灵活模式能透过保存中介资料来缓解这些问题。

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