Elaborazione dei dati privati
L'elaborazione privata dei dati prevede l'esecuzione di un cluster Alteryx One Platform di elaborazione dati all'interno del tuo cloud privato virtuale (VPC, Virtual Private Cloud) in AWS, Azure o Google Cloud Platform. Quando si utilizza questa combinazione della tua infrastruttura con le risorse e il software cloud gestiti da Alteryx, normalmente si parla di piano di elaborazione privato o ambiente di elaborazione privata dei dati.
Configurazione dell'elaborazione privata dei dati per il tuo provider di servizi cloud
Per configurare l'elaborazione privata dei dati in base al tuo provider di servizi cloud, procedi come segue:
Modello di responsabilità condivisa
Nello scenario di trattamento privato dei dati, Alteryx One richiede una delimitazione chiara della proprietà, che può essere illustrata tramite la matrice di responsabilità condivisa.
Alteryx fornisce le specifiche per le risorse a livello di account e il VPC. Nel caso dell'elaborazione privata dei dati, la responsabilità di implementare queste specifiche è a tuo carico.
Quando l'account e il VPC sono disponibili, Alteryx gestisce attivamente l'infrastruttura delle risorse cloud e il software implementato all'interno del VPC.
Risorsa | Starter kit | Alteryx |
|---|---|---|
Risorse a livello di account, iscrizione o progetto |
| Specifica |
Rete cloud | Infrastruttura VPC/rete virtuale
| Specifica |
Risorse cloud |
| |
Software |
|
Risorse a livello di account, iscrizione o progetto
Al livello superiore, Alteryx richiede una serie di autorizzazioni per l'esecuzione di un piano dati privati. In ogni caso, l'account AWS, l'iscrizione Azure o il progetto GCP, cosi come i ruoli e i criteri IAM, appartengono a te.
Cloud privato virtuale
Al livello sottostante, Alteryx definisce una specifica per il VPC o la rete virtuale, che include la definizione di vari blocchi CIDR, sottoreti, tabelle di routing ed endpoint.
Devi implementare il VPC o la rete virtuale conformemente a queste specifiche.
Risorse cloud
Terminata la configurazione dell'account e del VPC AWS, dell'iscrizione Azure e della rete virtuale, oppure del progetto e del GCP, devi accedere a Alteryx One per avviare il processo di provisioning che crea il tuo cluster di elaborazione privata dei dati.
Alteryx provvede a creare e gestire queste risorse cloud per tuo conto.
App cloud
Dopo il provisioning delle risorse richieste, Alteryx implementa e gestisce il software necessario per elaborare i dati all'interno del cluster privato.
L'elenco completo delle risorse cloud dipende dalle app che scegli di abilitare all'interno del tuo ambiente di elaborazione privata dei dati. Per ulteriori informazioni, vai alla sezione App cloud di questa pagina.
Risorse cloud
Al fine di creare e gestire le risorse per tuo conto, Alteryx One utilizza alcune pipeline di provisioning automatiche che includono strumenti IaC (Infrastructure as Code). Alteryx One utilizza Terraform Cloud per gestire tutti questi aspetti. Terraform è uno strumento IaC che consente di definire e gestire le risorse dell'infrastruttura tramite file di configurazione comprensibili agli esseri umani. Terraform è un prodotto SaaS fornito da Hashicorp. Le risorse per il trattamento privato dei dati vengono create e gestite utilizzando una serie di file Terraform, API Terraform Cloud e agenti privati Terraform Cloud, in esecuzione sull'infrastruttura Alteryx.
L'elenco completo delle risorse cloud dipende dalle app che scegli di abilitare all'interno del tuo ambiente di elaborazione privata dei dati. Queste risorse possono includere…
Archiviazione a oggetti: livello dell'archiviazione base per i file, come set di dati caricati, output di processi, campioni di dati, file di cache e altri file temporanei dell'engine.
Ruoli e criteri IAM: autorizzazioni necessarie per il provisioning delle risorse cloud e l'implementazione del software.
Kubernetes: esegue le istanze delle macchine virtuali per alcuni servizi di Alteryx One e processi nel piano dati.
Ambiente di elaborazione (macchine virtuali): risorse di elaborazione necessarie per l'esecuzione di processi e servizi.
Secret Manager: servizio di archiviazione per i segreti dell'infrastruttura.
Redis: servizio che gestisce lo scambio dei messaggi fra i servizi all'interno del VPC.
File system condiviso: sistema di archiviazione collegato alla rete (NAS, Network Attached Storage).
Spark Processing (se abilitato): servizio per processi di elaborazione dati di grandi dimensioni.
I servizi specifici variano a seconda del provider di cloud pubblico utilizzato, come indicato nella tabella seguente:
Servizio | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
Archiviazione a oggetti | S3 | Blob Storage | Google Storage |
Ruoli e criteri IAM | Ruoli IAM Criteri IAM | Ruoli IAM Criteri IAM | Ruoli IAM |
Kubernetes | EKS | AKS | GKE |
Elaborazione (macchine virtuali) | EC2 | Macchine virtuali | Istanza di elaborazione |
Gestione dei segreti | Secret Manager | Key Vault | Secret Manager |
Redis | Amazon MemoryDB | Azure Cache | Google MemoryStore |
File system condiviso | EFS | Azure Files | Google Filestore |
Spark Processing | Serverless EMR | N/A | N/A |
App cloud
Alteryx One esegue vari processi e servizi all'interno dell'ambiente di elaborazione privata dei dati. La combinazione esatta di infrastruttura e software dipende dalle applicazioni Alteryx One che scegli di implementare. Questi moduli consentono di implementare solamente le risorse cloud e i componenti software necessari per le applicazioni da eseguire.
Per ogni applicazione è definito un pacchetto formato da…
Autorizzazioni necessarie.
Configurazione di rete necessaria, che include sottoreti e intervalli di indirizzi IP.
Risorse cloud gestite da Alteryx.
Software gestito da Alteryx.
Se ad esempio vuoi implementare solo Designer Cloud, prima di procedere devi configurare alcune autorizzazioni e sottoreti (con intervalli di indirizzi IP) specifiche. Dopo averle configurare, puoi accedere a Alteryx One e iniziare il processo di implementazione.
Se desideri implementare solo Cloud Execution for Desktop, devi utilizzare una serie di autorizzazioni e sottoreti diverse, oltre a selezionare una casella diversa in Alteryx One durante l'implementazione.
Se vuoi implementare entrambi i pacchetti nello stesso piano di elaborazione privato, devi eseguire questi due passaggi di configurazione, quindi completare la fase di implementazione per entrambi.
Pacchetto Designer Cloud
Quando implementi il pacchetto Designer Cloud, Alteryx One esegue il provisioning delle risorse cloud elencate di seguito.
Servizi necessari
I nomi esatti dei servizi utilizzati da ciascun provider di servizi cloud sono riportati nella sezione Risorse cloud.
Archiviazione a oggetti
Kubernetes
Elaborazione
Secret Manager
Redis
File system condiviso
(Facoltativo) Spark Processing
Tipi e gruppi di nodi
All'interno del cluster Kubernetes, Alteryx esegue il provisioning delle risorse di elaborazione elencate di seguito per ogni provider di servizi cloud. Questi tipi di nodi e priorità possono cambiare con il tempo, a mano a mano che il provider di servizi cloud si evolve. Per il momento, Alteryx cerca un punto di equilibrio tra diversi fattori…
Le macchine di tipo AMD sono meno costose delle macchine di tipo Intel.
Alcuni tipi di processi vengono eseguiti in modo ottimale sui nodi ottimizzati per la memoria o per l'elaborazione. Tuttavia, per alcuni provider di servizi cloud i nodi di questo tipo sono molto più costosi, mentre i nodi generici hanno prezzi più accessibili.
AWS consente a Alteryx di specificare un ordine di priorità per i tipi di nodi e ne effettua il provisioning in base alle esigenze, seguendo tale ordine. Alteryx consiglia l'ordine seguente: macchine di tipo AMD ottimizzate per la memoria, con fallback alle macchine di tipo Intel e quindi alle macchine di tipo generico.
Tipo di gruppo di nodi | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| t3a.2xlarge t3.2xlarge | Standard_D2s_v3 | n2d-standard-2 |
| r6a.2xlarge r6i.2xlarge m6a.4xlarge m6i.4xlarge | Standard_B16as_v2 | n2d-standard-16 |
| Come | Come | Come |
| Come | Come | Come |
| Come | Come | Come |
La scala dei gruppi di nodi convert, data-system, file-system e photon può variare da un minimo di 1 a un massimo di 30.
Software
All'interno del cluster Kubernetes, il pacchetto Designer Cloud utilizza sia processi on-demand che servizi di lunga durata.
Processi Kubernetes on-demand
Per i processi Kubernetes on-demand, Alteryx One recupera un'immagine container (dalla cache o da un archivio centrale) e la implementa all'interno di un pod effimero, che ha la stessa durata del processo. Tutti gli eseguibili sono in linguaggio Java o Python.
conversion-jobs: converte i set di dati da un formato a un altro, come necessario nell'ambito del flusso di lavoro.
connectivity-jobs: al momento dell'esecuzione, si connette a sistemi dati esterni.
photon-jobs: Photon è un engine runtime in memoria, che consente di preparare e combinare piccoli set di dati al momento dell'esecuzione.
amp-processi: AMP è un engine Alteryx runtime in memoria, utilizzato per preparare e combinare dati soprattutto in Designer Experience.
publish-jobs: scrive i dati elaborati nella destinazione di output specificata all'interno del flusso di lavoro.
Servizi Kubernetes di lunga durata
Alteryx usa Argo CD per implementare e gestire i servizi di lunga durata nel cluster Kubernetes. Argo CD è uno strumento GitOps dichiarativo per la consegna continua in Kubernetes.
La maggior parte dei servizi di lunga durata nel cluster è costituito da funzioni di utilità che consentono a Alteryx di monitorare lo stato del cluster, espandere e comprimere il cluster, nonché importare ed esportare segreti da e verso l'archivio chiavi cloud native e l'archivio segreti Kubernetes. Questi servizi sono comuni a tutti i pacchetti che utilizzano Kubernetes ed è possibile eseguirne 1 sola istanza alla volta, anche se vengono utilizzati da più pacchetti.
teleport-agent: predispone un metodo sicuro per connettere Alteryx SRE al cluster ai fini della risoluzione dei problemi. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://charts.releases.teleport.dev. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
datadog-agent: raccoglie registri e metriche dal cluster. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://helm.datadoghq.com. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
keda: ridimensiona automaticamente i servizi di lunga durata sulla base di metriche personalizzate con supporto per Kafka. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
external-secrets: consente di importare/esportare segreti fra AWS Secret Manager o Key Vault e Kubernetes Secrets Store. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
cluster-autoscaler: ridimensiona i nodi EKS, AKS o GKE in base alla domanda di pod. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
metrics-server: consente a EKS, AKS o GKE di utilizzare l'API Metrics. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
kubernetes-reflector: consente di replicare il segreto
dockerConfigJsonfra tutti gli spazi dei nomi. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
Anche il pacchetto Designer Cloud implementa i servizi di lunga durata necessari ai servizi specifici.
data-service: in fase di progettazione, usa l'API JDBC per stabilire la connessione a uno o più sistemi esterni. Questo servizio è stato sviluppato da Alteryx. Snyk scansiona l'immagine per individuarne le vulnerabilità.
Nota
Di tanto in tanto, Alteryx ha l'esigenza di aggiornare la configurazione di rete o le autorizzazioni necessarie, a mano a mano che le applicazioni cloud si evolvono. Poiché tali componenti appartengono a te, Alteryx ti segnala le modifiche necessarie. Hai 60 giorni di tempo per applicare gli aggiornamenti, dopodiché Alteryx esegue il push delle nuove versioni delle applicazioni. Se non completi le operazioni richieste entro questo intervallo di tempo, potresti subire un degrado di prestazioni o un'interruzione dell'elaborazione dei dati nel tuo ambiente privato.
Pacchetto Cloud Execution for Desktop
Quando implementi il pacchetto Cloud Execution for Desktop, Alteryx One esegue il provisioning delle risorse cloud elencate di seguito.
Servizi necessari
Il pacchetto Cloud Execution for Desktop non utilizza Kubernetes, ma implementa un'immagine macchina contenente tutto il software necessario per eseguire i flussi di lavoro Designer Desktop. Di conseguenza, il pacchetto utilizza solo il servizio di elaborazione fornito dal provider di servizi cloud in questione. I nomi esatti dei servizi utilizzati da ciascun provider di servizi cloud sono riportati nella sezione Risorse cloud.
Elaborazione
Gruppi con ridimensionamento automatico e tipi di nodi
Cloud Execution for Desktop implementa 2 o più macchine virtuali in un gruppo con ridimensionamento automatico.
Questi tipi di nodi e priorità possono cambiare con il tempo, a mano a mano che il provider di servizi cloud si evolve. Per il momento, Alteryx cerca un punto di equilibrio tra diversi fattori…
Le macchine di tipo AMD sono meno costose delle macchine di tipo Intel.
AWS consente a Alteryx di specificare un ordine di priorità per i tipi di nodi e ne effettua il provisioning in base alle esigenze, seguendo tale ordine. Alteryx consiglia l'ordine seguente: macchine di tipo AMD ottimizzate per la memoria, con fallback alle macchine di tipo Intel e quindi alle macchine di tipo generico.
AWS | Azure | GCP | |
|---|---|---|---|
Tipo di nodo | m5a.4xlarge | Standard_B16as_v2 | n2d-standard-16 |
Software
In una macchina virtuale, il pacchetto Cloud Execution for Desktop esegue alcuni servizi di utilità per il monitoraggio, oltre a worker dell'engine che elaborano i processi di Designer Desktop.
cefd-worker: questi worker eseguono l'engine Alteryx in memoria, per stabilire le connessioni alle origini dati, elaborare i dati e pubblicare gli output dei processi. I processi sono containerizzati e vengono eseguiti nella macchina virtuale, all'interno di un container.
consumer-service: questo servizio utilizza i messaggi di una coda Kafka alimentata da un servizio Alteryx One nel piano di controllo. Tali messaggi sono trigger per l'esecuzione di un flusso di lavoro.
teleport-agent: predispone un metodo sicuro per connettere Alteryx SRE al cluster ai fini della risoluzione dei problemi. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://charts.releases.teleport.dev. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
datadog-agent: raccoglie registri e metriche dal cluster. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://helm.datadoghq.com. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
Pacchetto Machine Learning
Quando implementi il pacchetto Machine Learning, Alteryx One esegue il provisioning delle risorse cloud elencate di seguito.
Servizi necessari
I nomi esatti dei servizi utilizzati da ciascun provider di servizi cloud sono riportati nella sezione Risorse cloud.
Archiviazione a oggetti
Kubernetes
Elaborazione
Secret Manager
Redis
File system condiviso
(Facoltativo) Spark Processing
Tipi e gruppi di nodi
All'interno del cluster Kubernetes, viene eseguito il provisioning delle risorse di elaborazione elencate di seguito per ogni provider di servizi cloud. Questi tipi di nodi e priorità possono cambiare con il tempo, a mano a mano che il provider di servizi cloud si evolve. Per il momento, stiamo cercando di trovare un punto di equilibrio fra diversi fattori:
Le macchine di tipo AMD sono meno costose delle macchine di tipo Intel
Alcuni tipi di processi vengono eseguiti in modo ottimale sui nodi ottimizzati per la memoria o per l'elaborazione, ma con alcuni provider di servizi cloud i nodi di questo tipo sono molto più costosi, mentre i nodi generici hanno prezzi più accessibili
AWS consente di specificare un ordine di priorità per i tipi di nodi e il provisioning viene effettuato in base alle esigenze, seguendo tale ordine. Noi preferiamo le macchine di tipo AMD ottimizzate per la memoria, con fallback alle macchine di tipo Intel e quindi alle macchine di tipo generico.
Tipo di gruppo di nodi | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| t3a.2xlarge t3.2xlarge | Standard_D2s_v3 | n2d-standard-2 |
| r6a.2xlarge r6i.2xlarge m6a.4xlarge m6i.4xlarge | Standard_B16as_v2 | n2d-standard-16 |
Il gruppo di nodi automl ha una scala che può variare da un minimo di 1 a un massimo di 30.
Software
All'interno del cluster Kubernetes, il pacchetto Machine Learning utilizza sia processi on-demand che servizi di lunga durata.
Processi Kubernetes on-demand
Per i processi Kubernetes on-demand, Alteryx One recupera un'immagine container (dalla cache o da un archivio centrale) e la implementa all'interno di un pod effimero, che ha la stessa durata del processo.
automl-jobs: servizio di processo per l'addestramento e l'esecuzione dei modelli.
Servizi Kubernetes di lunga durata
Alteryx usa Argo CD per implementare e gestire i servizi di lunga durata nel cluster Kubernetes. Argo CD è uno strumento GitOps dichiarativo per la consegna continua in Kubernetes.
La maggior parte dei servizi di lunga durata nel cluster è costituito da funzioni di utilità che consentono a Alteryx di monitorare lo stato del cluster, espandere e comprimere il cluster, nonché importare ed esportare segreti da e verso l'archivio chiavi cloud native e l'archivio segreti Kubernetes. Questi servizi sono comuni a tutti i pacchetti che utilizzano Kubernetes ed è possibile eseguirne 1 sola istanza alla volta, anche se vengono utilizzati da più pacchetti.
teleport-agent: predispone un metodo sicuro per connettere Alteryx SRE al cluster ai fini della risoluzione dei problemi. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://charts.releases.teleport.dev. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
datadog-agent: raccoglie registri e metriche dal cluster. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://helm.datadoghq.com. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
keda: ridimensiona automaticamente i servizi di lunga durata sulla base di metriche personalizzate con supporto per Kafka. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
external-secrets: consente di importare/esportare segreti fra AWS Secret Manager o Key Vault e Kubernetes Secrets Store. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
cluster-autoscaler: ridimensiona i nodi EKS, AKS o GKE in base alla domanda di pod. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
metrics-server: consente a EKS, AKS o GKE di utilizzare l'API Metrics. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
kubernetes-reflector: consente di replicare il segreto
dockerConfigJsonfra tutti gli spazi dei nomi. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
Pacchetto Auto Insights
Quando implementi il pacchetto Auto Insights, Alteryx One esegue il provisioning delle risorse cloud elencate di seguito.
Servizi necessari
I nomi esatti dei servizi utilizzati da ciascun provider di servizi cloud sono riportati nella sezione Risorse cloud.
Archiviazione a oggetti
Kubernetes
Elaborazione
Secret Manager
Redis
File system condiviso
Tipi e gruppi di nodi
All'interno del cluster Kubernetes, viene eseguito il provisioning delle risorse di elaborazione elencate di seguito per ogni provider di servizi cloud. Questi tipi di nodi e priorità possono cambiare con il tempo, a mano a mano che il provider di servizi cloud si evolve. Per il momento, stiamo cercando di trovare un punto di equilibrio fra diversi fattori:
Le macchine di tipo AMD sono meno costose delle macchine di tipo Intel.
Alcuni tipi di processi vengono eseguiti in modo ottimale sui nodi ottimizzati per la memoria o per l'elaborazione, ma con alcuni provider di servizi cloud i nodi di questo tipo sono molto più costosi, mentre i nodi generici hanno prezzi più accessibili.
AWS consente di specificare un ordine di priorità per i tipi di nodi e il provisioning viene effettuato in base alle esigenze, seguendo tale ordine. Noi preferiamo le macchine di tipo AMD ottimizzate per la memoria, con fallback alle macchine di tipo Intel e quindi alle macchine di tipo generico.
Tipo di gruppo di nodi | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| t3a.2xlarge t3.2xlarge | Standard_D2s_v3 | n2d-standard-2 |
| r6a.2xlarge r6i.2xlarge m6a.4xlarge m6i.4xlarge | Standard_B16as_v2 | n2d-standard-16 |
Il gruppo di nodi common-job ha una scala che può variare da un minimo di 1 a un massimo di 30.
Software
All'interno del cluster Kubernetes, il pacchetto Auto Insights utilizza sia processi on-demand che servizi di lunga durata.
Processi Kubernetes on-demand
Per i processi Kubernetes on-demand, Alteryx One recupera un'immagine container (dalla cache o da un archivio centrale) e la implementa all'interno di un pod effimero, che ha la stessa durata del processo.
I processi Auto Insights sono orchestrati da Airflow.
data-uploader: servizio di processo per l'inserimento di set di dati da VFS a ClickHouse.
Servizi Kubernetes di lunga durata
Alteryx usa Argo CD per implementare e gestire i servizi di lunga durata nel cluster Kubernetes. Argo CD è uno strumento GitOps dichiarativo per la consegna continua in Kubernetes.
La maggior parte dei servizi di lunga durata nel cluster è costituito da funzioni di utilità che consentono a Alteryx di monitorare lo stato del cluster, espandere e comprimere il cluster, nonché importare ed esportare segreti da e verso l'archivio chiavi cloud native e l'archivio segreti Kubernetes. Questi servizi sono comuni a tutti i pacchetti che utilizzano Kubernetes ed è possibile eseguirne 1 sola istanza alla volta, anche se vengono utilizzati da più pacchetti.
teleport-agent: predispone un metodo sicuro per connettere Alteryx SRE al cluster ai fini della risoluzione dei problemi. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://charts.releases.teleport.dev. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
datadog-agent: raccoglie registri e metriche dal cluster. Alteryx One estrae l'Helm Chart dal repository https://helm.datadoghq.com. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
keda: ridimensiona automaticamente i servizi di lunga durata sulla base di metriche personalizzate con supporto per Kafka. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
external-secrets: consente di importare/esportare segreti fra AWS Secret Manager o Key Vault e Kubernetes Secrets Store. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
cluster-autoscaler: ridimensiona i nodi EKS, AKS o GKE in base alla domanda di pod. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
metrics-server: consente a EKS, AKS o GKE di utilizzare l'API Metrics. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
kubernetes-reflector: consente di replicare il segreto
dockerConfigJsonfra tutti gli spazi dei nomi. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
Anche il pacchetto Auto Insights implementa i servizi di lunga durata necessari ai servizi specifici.
clickhouse: sistema di gestione database open-source orientato alle colonne, utilizzato per l'archiviazione dei set di dati Auto Insights. L'Helm Chart è stato sviluppato da Alteryx e utilizza un'immagine di terze parti disponibile all'indirizzo https://hub.docker.com/r/clickhouse/clickhouse-server. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
altinity-clickhouse-operator: operatore Kubernetes open-source utilizzabile per gestire l'implementazione di ClickHouse. L'Helm Chart è stato sviluppato da Alteryx ed è basato su alcune risorse Kubernetes disponibili all'indirizzo https://github.com/Altinity/clickhouse-operator/blob/master/deploy/operator/clickhouse-operator-install-bundle.yaml. Utilizza un'immagine di terze parti disponibile all'indirizzo https://hub.docker.com/r/altinity/clickhouse-operator. Alteryx non scansiona questa immagine di terze parti.
airflow: servizio open-source per la gestione dei flussi di lavoro, che consente di orchestrare i processi on-demand per Auto Insights, come l'inserimento dei set di dati in ClickHouse. Alteryx One estrae l'Helm Chart da https://github.com/apache/airflow/tree/main/chart. Per consentire l'installazione di pacchetti aggiuntivi, Alteryx gestisce e scansiona un fork dell'immagine di terze parti da https://hub.docker.com/r/apache/airflow.
query-engine: applicazione per l'inserimento di set di dati Auto Insights nel piano dati privati e l'esecuzione di query su tali set di dati dal piano di controllo.
Continuità operativa
Gli ambienti di elaborazione privata dei dati sono disponibili nelle regioni che hanno almeno 3 zone di disponibilità. In questo modo, l'ambiente di elaborazione privata dei dati può essere eseguito in 2 zone di disponibilità e utilizzare la terza per il failover.
I backup dell'archivio oggetti privato sono di tua competenza.
A seconda del tipo di processo, i processi di elaborazione dei dati possono essere eseguiti in un pod effimero, all'interno di un cluster Kubernetes o in un container all'interno di una macchina virtuale. Se si verifica un'interruzione di servizio che interessa in processo attivo, è probabile che il processo non riesca e debba essere riavviato.
Regioni supportate
Requisiti di Alteryx One per l'esecuzione di un ambiente di elaborazione privata dei dati in una regione specifica…
La regione deve avere almeno 3 zone di disponibilità.
La regione deve fornire le risorse cloud necessarie, descritte nella sezione Risorse cloud.
La regione deve fornire i tipi di nodi necessari, descritti nella sezione App cloud.
Le regioni disponibili per ciascun provider di servizi cloud sono elencate di seguito:
Regione cloud globale | Regione | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|---|
Africa | Johannesburg, Sudafrica | southafricanorth | ||
Asia-Pacifico | Delhi, India | asia-south2 | ||
Hong Kong | ap-east-1 | eastasia | asia-east2 | |
Indonesia | asia-southeast2 | |||
Mumbai, India | ap-south-1 | asia-south1 | ||
Pune, India | centralindia | |||
Osaka, Giappone | asia-northeast2 | |||
Seul, Corea del Sud | ap-northeast-2 | koreacentral | asia-northeast3 | |
Singapore | ap-southeast-1 | southeastasia | asia-southeast1 | |
Sydney, Australia | ap-southeast-2 | australiaeast | australia-southeast1 | |
Taiwan | asia-east1 | |||
Tokyo, Giappone | ap-northeast-1 | japaneast | asia-northeast1 | |
Europa | Belgio | europe-west1 | ||
Berlino, Germania | europe-west10 | |||
Finlandia | europe-north1 | |||
Francoforte, Germania | eu-central-1 | germanywestcentral | europe-west3 | |
Gävle, Svezia | swedencentral | |||
Irlanda | eu-west-1 | northeurope | ||
Londra, Regno Unito | eu-west-2 | uksouth | europe-west2 | |
Madrid, Spagna | europe-southwest1 | |||
Milano, Italia | europe-west8 | |||
Paesi Bassi | westeurope | europe-west4 | ||
Oslo, Norvegia | norwayeast | |||
Parigi, Francia | eu-west-3 | francecentral | europe-west9 | |
Stoccolma, Svezia | eu-north-1 | |||
Torino, Italia | europe-west12 | |||
Varsavia, Polonia | polandcentral | europe-central2 | ||
Zurigo, Svizzera | switzerlandnorth | |||
Medio Oriente | Qatar | qatarcentral | ||
Emirati Arabi Uniti | uaenorth | |||
Nord America | Arizona | westus3 | ||
California | us-west2 | |||
Iowa | centralus | us-central1 | ||
Montreal, Canada | ca-central-1 | northamerica-northeast1 | ||
Toronto, Canada | canadacentral | |||
Nevada | us-west4 | |||
Virginia del Nord | us-east-1 | |||
Ohio | us-east-2 | us-east5 | ||
Oregon | us-west-2 | us-west1 | ||
Carolina del Sud | us-east1 | |||
Texas | southcentralus | |||
Utah | us-west3 | |||
Virginia | eastus | us-east4 | ||
eastus2 | ||||
Washington | westus2 | |||
Sud America | San Paolo, Brasile | sa-east-1 | brazilsouth | southamerica-east1 |