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Ilum

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ILUM

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Ilum est une plateforme de data lakehouse gratuite conçue pour la scalabilité, la flexibilité et la simplicité.

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Ilum

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Ilum est une plateforme complète de data lakehouse conçue pour simplifier la gestion et la surveillance des clusters Apache Spark à travers des environnements cloud, sur site et hybrides. Elle s'intègre parfaitement avec des outils comme Jupyter, Apache Airflow et MLflow, offrant une solution unifiée pour les data scientists, ingénieurs cloud, analystes de données, administrateurs informatiques et ingénieurs en apprentissage automatique. Ilum prend en charge des formats de table ouverts tels que Delta Lake, Apache Iceberg et Apache Hudi, garantissant flexibilité et évitant l'enfermement propriétaire. Son architecture native Kubernetes offre évolutivité, haute disponibilité et gestion dynamique des ressources, en faisant une alternative moderne aux plateformes de données traditionnelles. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Gestion unifiée multi-cluster : Gérez plusieurs clusters Spark à travers divers environnements via une seule plateforme. - Sessions Spark interactives : Interagissez avec les tâches Spark via une API REST et une interface web conviviale, éliminant le besoin d'interactions en ligne de commande. - Intégration avec des outils de données : S'intègre parfaitement avec Jupyter, Apache Airflow, MLflow et des outils de business intelligence comme Tableau et Power BI. - Prise en charge des formats de table ouverts : Fonctionne avec Delta Lake, Apache Iceberg et Apache Hudi, garantissant la conformité ACID et un stockage de données efficace. - Intégration Kubernetes et Hadoop Yarn : Facilite le déploiement et la gestion des tâches Spark sur Kubernetes et s'intègre avec Apache Hadoop Yarn. - Évolutivité et haute disponibilité : Offre une évolutivité horizontale et un redimensionnement dynamique des ressources pour gérer des charges de travail de toute taille. - Gouvernance et sécurité des données : Fournit un suivi de la lignée des données, un contrôle d'accès basé sur les rôles et une intégration avec Apache Ranger pour une sécurité renforcée. Valeur principale et problème résolu : Ilum répond aux défis de la gestion et de la surveillance des clusters Apache Spark en fournissant une plateforme unifiée, évolutive et flexible. Elle simplifie les opérations à travers des environnements divers, prend en charge des formats de table ouverts pour éviter l'enfermement propriétaire, et s'intègre avec une large gamme d'outils de données. En offrant des sessions interactives, une gestion multi-cluster et une gouvernance robuste des données, Ilum améliore l'efficacité opérationnelle, accélère les tâches de traitement des données et permet aux organisations de construire et déployer des applications basées sur les données avec facilité.

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JL
Jan L.
11/28/2025
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Intégration transparente et fonctionnalités unifiées pour les utilisateurs avancés

|ILUM
Ce que j'apprécie le plus chez ILUM, c'est sa facilité d'intégration. La plateforme est conçue pour être ouverte et modulaire, ce qui lui permet de se connecter sans problème aux outils sur lesquels nous comptons déjà, tels que Airflow, dbt, Jupyter et divers outils BI via JDBC. Nous n'avons pas eu besoin de réorganiser nos flux de travail existants ; ILUM s'est intégré sans effort, ce qui a signifié moins de tracas lors de la mise en œuvre et une réalisation de valeur beaucoup plus rapide—quelque chose que je considère comme un avantage majeur. Un autre aspect remarquable est l'impressionnante gamme de fonctionnalités combinée à sa facilité d'utilisation. Étant donné qu'ILUM est une plateforme unifiée, je peux exécuter des requêtes SQL, examiner la lignée des données et lancer des travaux ou des notebooks Spark, le tout depuis une seule interface, éliminant ainsi le besoin de passer constamment d'un outil à l'autre. Avoir ce contrôle centralisé est incroyablement pratique. Le processus de mise en œuvre d'ILUM est à la fois simple et nuancé, mais pour la plupart, il est simple si vous avez la bonne infrastructure en place. Parce qu'ILUM est natif de Kubernetes et déployé via des charts Helm, si vous avez déjà un cluster Kubernetes configuré, vous pouvez mettre en place les composants principaux—Spark et l'interface utilisateur—en moins de cinq minutes en utilisant une commande Helm de base. Personnellement, j'utilise ILUM comme ma plateforme principale presque tous les jours dans mon travail.
Utilisateur vérifié à Services financiers
US
Utilisateur vérifié à Services financiers
11/04/2025
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Plateforme de données sur site et cloud avec un support exceptionnel

|ILUM
Ce qui fait d'ilum la meilleure option pour moi, c'est sa capacité à fonctionner sur site dans le centre de données isolé et sans connexion de notre entreprise. Pour les tests et la recette utilisateur, nous pouvons utiliser notre cloud privé, ce qui ajoute de la flexibilité. Ilum se distingue car il fonctionne parfaitement à la fois dans le cloud et sur site. Je le trouve également très convivial ; notre déploiement de test initial n'a pris qu'une journée. Nous utilisons maintenant ilum quotidiennement. L'équipe de support client est excellente, répondant souvent plus rapidement que notre SLA standard ne l'exige. La gamme de fonctionnalités correspond aux normes de l'industrie, mais ce qui m'impressionne le plus, c'est la rapidité avec laquelle les nouvelles demandes de fonctionnalités sont mises en œuvre — parfois elles apparaissent dans la toute prochaine version. L'intégration avec des modules externes est également exceptionnelle, et la mise en œuvre globale est également excellente.
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
UT
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
11/04/2025
Évaluateur validé
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Source de l'avis : Organique
Traduit à l'aide de l'IA

Gestion et analyse de Spark sans couture, avec possibilité d'améliorations avancées de la configuration

|ILUM
Ce que j'aime le plus chez ILUM, c'est la façon dont il s'intègre parfaitement à mes systèmes existants et simplifie le travail avec Spark sur Kubernetes. J'utilise ILUM pour connecter mon application interne aux services ILUM, ce qui me permet d'exécuter des sessions Spark en tant que microservices et de gérer des calculs de données lourds rapidement et efficacement. Cette configuration me permet de gérer les charges de travail Spark sans avoir à me soucier d'une infrastructure complexe — ILUM s'en occupe en arrière-plan. Je stocke et organise mes données dans des tables Delta en utilisant l'intégration intégrée d'ILUM, que je trouve extrêmement utile pour les analyses quotidiennes. Je consulte fréquemment mes données via l'interface ILUM-SQL JDBC et visualise les résultats en utilisant Superset, qui est étroitement intégré à la plateforme. Cette combinaison me procure un flux de travail fluide allant du traitement des données à la visualisation, le tout dans un seul environnement. Le déploiement a été simple — je fais fonctionner ILUM dans mon propre cluster Kubernetes sur site, et cela n'a nécessité que des connaissances de base en K8s pour tout mettre en place. Une fois déployé, il a été stable et fiable. L'interface utilisateur est l'une de mes parties préférées : elle est propre, intuitive et offre une vue d'ensemble de tout, des tâches Spark aux tables de données et requêtes SQL. Enfin, l'équipe de support a été excellente — chaque fois que j'avais une question ou un problème, ils ont répondu rapidement avec des réponses utiles et pratiques. Dans l'ensemble, ILUM offre un environnement puissant et facile à utiliser pour gérer les charges de travail Spark, organiser les données et les analyser visuellement, le tout dans une plateforme intégrée.

À propos

Contact

Siège social :
Santa Fe, US

Réseaux sociaux

@IlumCloud

Qu'est-ce que Ilum ?

Ilum - Free Data Lakehouse

Détails

Année de fondation
2019
Site web
ilum.cloud