複数の分析者が閲覧できる共用データストレージの作成から、変更、削除まで可能です。分析者グループごとに専用分析スペースを構築し、状況に応じて各スペースの分析インフラを増設・縮小できます。分析インフラとツールへのアクセス情報を閲覧し、必要に応じて再設定できます。
共用データストレージに分析対象データをアップロードしたり、削除することができます。共用データストレージに保存されている複数のボリュームを、仮想のデータグループとしてグルーピングして一括管理できます。分析者スペースごとに、共用データの閲覧を許可・遮断することができます。
Data Box管理者は分析者スペースごとに外部との通信を許可・遮断することができます。(初期設定: 遮断)分析者は Data Box管理者の承認なしで、分析スペースのデータを外部に持ち出せません。
分析者はコンソールや APIを使って、分析する個別データを専用分析スペースに持ち込むことができます。データの持ち込み状況については、NAVERクラウドプラットフォームのコンソールで確認できます。
Data Box管理者は、各分析者のデータ持ち出しリクエストに対して妥当性を審査することができます。Data Box管理者から承認を得た分析データは、自動で外部スペースに移行されます。持ち出しのリクエストと妥当性審査の結果は、NAVERクラウドプラットフォームのコンソールで確認できます。
用途 | サービスコード | Spec | 選択可能台数 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
vCPU | Mem (GB) | vGPU | Mem (GB) | OS Disk (GB) ※SSD | その他 | ||||
必須 | Connect Server (分析スペースへの接続用) | Connect Windows Server (S2 W1) | 2 | 8 | - | - | 100 | Windows | 各Box当たり 1~5台 (1台以上選択) |
Connect Windows Server (S4 W1) | 4 | 16 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (S8 W1) | 8 | 32 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (S16 W1) | 16 | 64 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (S32 W1) | 32 | 128 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (M2 W1) | 2 | 16 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (M4 W1) | 4 | 32 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (M8 W1) | 8 | 64 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (M16 W1) | 16 | 128 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (M32 W1) | 32 | 256 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (C2 W1) | 2 | 4 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (C4 W1) | 4 | 8 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (C8 W1) | 8 | 16 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (C16 W1) | 16 | 32 | - | - | 100 | Windows | |||
Connect Windows Server (C32 W1) | 32 | 64 | - | - | 100 | Windows | |||
必須 | Tensorflow Server (AI分析用) | Tensorflow CPU Linux Server (S2-L1) | 2 | 8 | - | - | 50 | Linux | 各Box当たり CPUサーバ: 1~4台 GPUサーバ: 1~2台 (CPU、GPUのうち 1台以上選択) |
Tensorflow CPU Linux Server (S4-L1) | 4 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (S8-L1) | 8 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (S16-L1) | 16 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (S32-L1) | 32 | 128 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (M2-L1) | 2 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (M4-L1) | 4 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (M8-L1) | 8 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (M16-L1) | 16 | 128 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (M32-L1) | 32 | 256 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (C2-L1) | 2 | 4 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (C4-L1) | 4 | 8 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (C8-L1) | 8 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (C16-L1) | 16 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow CPU Linux Server (C32-L1) | 32 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
Tensorflow GPU Linux Server (GP8V1-L1) | 8 | 90 | 1 | 32 | 50 | Linux | |||
Tensorflow GPU Linux Server (GP16V2-L1) | 16 | 180 | 2 | 64 | 50 | Linux | |||
Tensorflow GPU Linux Server (GP32V4-L1) | 32 | 360 | 4 | 128 | 50 | Linux | |||
Tensorflow GPU Linux Server (GP4T1-L1) | 4 | 20 | 1 | 16 | 50 | Linux | |||
Tensorflow GPU Linux Server (GP8T1-L1) | 8 | 40 | 1 | 16 | 50 | Linux | |||
Tensorflow GPU Linux Server (GP16T2-L1) | 16 | 80 | 2 | 32 | 50 | Linux | |||
任意 | Server (データ分析用) | CPU Linux Server (S2 L1) | 2 | 8 | - | - | 50 | Linux | 各Box当たり 0~4台 |
CPU Linux Server (S4 L1) | 4 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (S8 L1) | 8 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (S16 L1) | 16 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (S32 L1) | 32 | 128 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (M2 L1) | 2 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (M4 L1) | 4 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (M8 L1) | 8 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (M16 L1) | 16 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (M32 L1) | 32 | 128 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (C2 L1) | 2 | 4 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (C4 L1) | 4 | 8 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (C8 L1) | 8 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (C16 L1) | 16 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
CPU Linux Server (C32 L1) | 32 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
GPU Linux Server (GP16V2-L1) | 16 | 180 | 2 | 64 | 50 | Linux | 各Box当たり 0~2台 | ||
GPU Linux Server (GP32V4-L1) | 32 | 360 | 4 | 128 | 50 | Linux | |||
GPU Linux Server (GP4T1-L1) | 4 | 20 | 1 | 16 | 50 | Linux | |||
GPU Linux Server (GP8T1-L1) | 8 | 40 | 1 | 16 | 50 | Linux | |||
GPU Linux Server (GP16T2-L1) | 16 | 80 | 2 | 32 | 50 | Linux | |||
任意 | Hadoop Cluster Server (ビッグデータ分析用) | Hadoop Linux Server (C8-H1) | 8 | 16 | - | - | 50 | Linux | 各Box当たり 0~2個 Cluster Edge: Cluster当たり1個 Master: Cluster当たり 2個 Worker: Cluster当たり 2~8個 |
Hadoop Linux Server (S4-H1) | 4 | 16 | - | - | 50 | Linux | |||
Hadoop Linux Server (S8-H1) | 8 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
Hadoop Linux Server (M4-H1) | 4 | 32 | - | - | 50 | Linux | |||
Hadoop Linux Server (M8-H1) | 8 | 64 | - | - | 50 | Linux | |||
任意 | 追加 Block Storage (各サーバのデータ保存用) | Block Storage (SSD) | - | - | - | - | - | SSD | サーバ当たりストレージ1個 ストレージ当たり 100GB~2TB |
必須 | NAS (分析結果の保存用) | NAS | - | - | - | - | - | - | 各Box当たり 1~4個のボリューム ボリューム当たり 500GB~10TB (ボリューム 1個以上選択) |
必須 | SSLVPN ID (分析スペースへの接続用) | SSLVPN ID (2-factor) | - | - | - | - | - | 2段階認証 | 各Connect Server当たり ID1~3個 (Connect Server当たり 1個以上選択) |
Network | - | - | - | - | - | - |
本サービスで許可されていない不正なやり方で、データを Data Box Frameの外部に持ち出すことは禁じられています。
データの持ち込みに当たっては、先にマルウェアスキャンを実行して疑わしいイベントが発見された場合、持ち込みが拒否されることがあります。
各 Boxの分析結果の持ち出しに関する妥当性審査は Data Box管理者が実行します。Data Box管理者が持ち出しを承認すると、データは自動で Box外部の Object Storageに移行されます。
Data Box管理者は Boxごとに外部との通信を許可、または遮断することができます。ただし、通信を許可する場合は分析者がデータを任意で持ち出すことができますので、慎重に設定してください。
Data Box Frameは各サービスのポリシーに沿ってインフラを提供しています。詳細は各サービスのご利用ガイドをご参照ください。
区分 | サービスコード | vCPU | CPU Memory | vGPU | Disk | 課金単位 | 単位 | 料金 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
基本料金 | - | - | - | - | - | Data Box Frame | 月 | - |
Connect Server | Connect Windows Server (S2 W1) | 2個 | 8GB | - | 100GB | Server | 時間 | - |
Connect Server | Connect Windows Server (C2 W1) | 2個 | 4GB | - | 100GB | Server | 時間 | - |
Connect Server | Connect Windows Server (C4 W1) | 4個 | 8GB | - | 100GB | Server | 時間 | - |
Connect Server | Connect Windows Server (C8 W1) | 8個 | 16GB | - | 100GB | Server | 時間 | - |
Connect Server | Connect Windows Server (C16 W1) | 16個 | 32GB | - | 100GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow CPU Linux Server (S4-L1) | 4個 | 16GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow CPU Linux Server (S8-L1) | 8個 | 32GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow CPU Linux Server (M4-L1) | 4個 | 32GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow CPU Linux Server (M8-L1) | 8個 | 64GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow CPU Linux Server (M16-L1) | 16個 | 128GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow CPU Linux Server (M32-L1) | 32個 | 256GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow GPU Linux Server (GP16V2-L1) | 16個 | 180GB | 2개 | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow GPU Linux Server (GP32V4-L1) | 32個 | 360GB | 4개 | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow GPU Linux Server (GP4T1-L1) | 4個 | 20GB | 1개 | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow GPU Linux Server (GP8T1-L1) | 8個 | 40GB | 1개 | 50GB | Server | 時間 | - |
Tensorflow Server | Tensorflow GPU Linux Server (GP16T2-L1) | 16個 | 80GB | 2개 | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (S2 L1) | 2個 | 8GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (S4 L1) | 4個 | 16GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (S8 L1) | 8個 | 32GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (S16 L1) | 16個 | 64GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (S32 L1) | 32個 | 128GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (C2 L1) | 2個 | 4GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (C4 L1) | 4個 | 8GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | CPU Linux Server (C8 L1) | 8個 | 16GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | GPU Linux Server (GP16V2-L1) | 16個 | 180GB | 2個 | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | GPU Linux Server (GP32V4-L1) | 32個 | 360GB | 4個 | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | GPU Linux Server (GP4T1-L1) | 4個 | 20GB | 1個 | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | GPU Linux Server (GP8T1-L1) | 8個 | 40GB | 1個 | 50GB | Server | 時間 | - |
Server | GPU Linux Server (GP16T2-L1) | 16個 | 80GB | 2個 | 50GB | Server | 時間 | - |
Hadoop Cluster Server | Hadoop Linux Server (C8-H1) | 8個 | 16GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Hadoop Cluster Server | Hadoop Linux Server (S4-H1) | 4個 | 16GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Hadoop Cluster Server | Hadoop Linux Server (S8-H1) | 8個 | 32GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Hadoop Cluster Server | Hadoop Linux Server (M4-H1) | 4個 | 32GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
Hadoop Cluster Server | Hadoop Linux Server (M8-H1) | 8個 | 64GB | - | 50GB | Server | 時間 | - |
추가 Block Storage | Block Storage (SSD) | - | - | - | - | 1GB | 時間 | - |
NAS | NAS | - | - | - | - | 1GB | 時間 | - |
SSLVPN ID | SSLVPN ID (2-factor) | - | - | - | - | ID | 時間 | - |
(税別)
Connect Server: 分析空間へのアクセスのためのサーバで、Boxごとに1台以上の選択が必須です。 (Boxごとに最大4台まで選択できる)
TensorFlow Server: AI分析および共用データ閲覧のためのサーバで、CPU、GPUに関係なく Boxごとに1台以上の選択が必須です。 (Boxごとに CPUは最大4台まで、GPUは最大2台まで選択できる)
Server: データ分析やカスタムパッケージのインストールのための一般サーバで、必須要素ではありません。 (Boxごとに最大4台まで選択できる)
Hadoop Cluster Server: ビックデータの保存と分析のための Hadoopサーバで、必須要素ではありません。 (Boxごとにクラスタを最大2個、クラスタごとに Workerノードを最大8台選択できる)
追加 Block Storage: 分析結果の保存のために各サーバに追加されるブロックストレージで、必須要素ではありません。 (サーバごとにストレージを最大1個、ストレージごとに100GBから2TB(Hadoopは6TB)まで選択できる)
NAS: 共用データまたは各 Box内の分析結果を保存するためのストレージで、共用データおよび Boxのいずれもそれぞれ1個以上のボリューム選択が必須です。
① 共用データは最大20個のボリュームを、各 Boxは最大4個のボリュームを作成でき、各ボリュームは500GBから10TBまで選択できます。
② ただし、Frame内に作成可能な NASボリューム容量の合計は基本的に10TBまでです。それ以上必要な場合はお問い合わせで依頼してください。
SSL VPN ID: 分析空間へのアクセスのための SSL VPN IDで、Connect Serverごとに1個以上の選択が必須です。 (Connect Serverごとに最大3個まで選択できる)
サービスの利用により発生したネットワーク料金は、NAVERクラウドプラットフォームのネットワーク料金プランに基づいて別途課金されます。料金プランの変更の際は予めご案内いたします。
サービスの構成要素別に選択可能な台数の上限を引き上げる場合は、サポートまでお問い合わせください。