ビッグデータ環境とアプリケーションの構築および運用を簡略化します。クラスターは、数分で起動できます。インフラストラクチャのプロビジョニングやクラスターの設定、構成、調整に頭を悩ませる必要はありません。任せて、差別化できるビッグデータアプリケーションの開発に集中できます。マネージドスケーリングポリシーを利用して、簡単にスケールアウト/スケールインができます。クラスターでは、使用量やパフォーマンスのニーズに合わせてコンピューティングリソースを自動的に管理できます。これにより、クラスターの使用率が向上し、コストが削減できます。ツールを使用して、デバッグを簡素化できます。多彩なマルチマスターアプリケーション用の高可用性をワンクリックで設定できます。よってこれらのアプリケーションが高可用性で設定されます。障害発生時には、予備のマスターに自動的にフェイルオーバーして、クラスターの破損を防げます。異なるラックにマスターノードを置き換え、同時障害のリスクを軽減できます。ホストをモニタリングして障害を検知し、問題が検出された場合、新しいホストがプロビジョニングされ、自動的にクラスターに追加されます。可能な限り最小のコストで最高のパフォーマンスを発揮できるよう、クラスターのサイズを自動的に変更できます。マネージドスケーリングでは、クラスターの最小および最大のコンピューティング制限を指定できます。より、最適なリソース使用率で最高のパフォーマンスと発揮できるよう、サイズを自動的に変更できます。マネージドスケーリングでは、クラスターで実行中のワークロードに関連する主要なメトリクスを継続的にサンプリングできます。クラスターで実行中のアプリケーションの設定を変更できるようになりました。アプリケーション再設定機能を使用すると、シャットダウンやクラスターを再作成をせずに、実行中のアプリケーションを変更できます。よって新しい設定が適用され、再設定済みのアプリケーションが適切に再起動されます。使用して適用できます。必要なキャパシティーを迅速かつ簡単にプロビジョニングでき、キャパシティーを自動または手動で追加、削除できます。これは、処理要件が変動しやすい、または予測不可能な場合に非常に便利です。個のインスタンスが必要になることがあります。短期間に大量のキャパシティーが必要な場合もあるかもしれません。クラスターをシャットダウンできます。つのオプションがあります。多くのキャパシティーが必要な場合、簡単に新しいクラスターを起動でき、必要なくなれば停止できます。使用できるクラスターの数に制限はありません。複数のユーザーやアプリケーションを使用している場合は、複数のクラスターを使用すると便利です。つのクラスターを起動できます。つのクラスターはストレージなどのために最適化できます。マネージドスケーリング、自動スケーリング、手動によるサイズ変更が簡単に行えます。クラスターをスケールアウトして一時的に処理能力を追加したり、アイドル状態のキャパシティーがある場合、クラスターをスケールインしてコストを節減できます。バッチ処理が発生した場合に数百個のインスタンスをクラスターに追加し、処理完了後に余分なインスタンスを削除できます。プロビジョニングされたキャパシティーを使用できるようになった時点ですぐに使い始められます。よりアイドル状態のノードが積極的に選択され、実行中のジョブへの影響を軽減します。大量データの処理にかかるコストを節減することを目的としています。