Максимизация ценности больших данных с помощью оптимизации стека больших данных Pepperdata и автоматической настройки

Оптимизация больших данных Pepperdata

При правильном использовании большие данные могут стать суперспособностями для операций. Сегодня большие данные играют важную роль во всем, от банковского дела до здравоохранения и правительства. В ошеломляющий прогноз роста мирового рынка больших данныхсо 138.9 млрд долларов в 2020 году до 229.4 млрд долларов к 2025 году - явный признак того, что большие данные в настоящее время являются постоянным элементом бизнес-ландшафта.

Однако, чтобы получить максимальную отдачу от ваших больших данных, ваш стек больших данных необходимо постоянно настраивать и оптимизировать, будь то в облаке или локально. Именно здесь на помощь приходит Pepperdata. Pepperdata предоставляет организациям комплексную и автоматизированную оптимизацию инфраструктуры больших данных. Платформа обеспечивает беспрецедентную наблюдаемость и автоматическую настройку, чтобы обеспечить бесперебойную и эффективную работу вашей инфраструктуры больших данных, приложений и процессов, обеспечивая производительность на уровне SLA для каждого приложения при сохранении управляемости затрат.

Правильное использование больших данных требует наблюдения и непрерывной настройки. Это сложно без правильных инструментов. Pepperdata предлагает полный набор инструментов через наш набор локальных и облачных продуктов: Platform Spotlight, Capacity Optimizer, Query Spotlight, Streaming Spotlight и Application Spotlight. 

Обзор платформы Pepperdata

Обзор платформы Pepperdata предоставляет вам полный обзор вашей инфраструктуры больших данных. Вы видите все, в том числе то, как используются ресурсы, исторические данные и потребности ваших кластеров в реальном времени, а также какие приложения работают на оптимальном уровне и какие приложения расходуют ресурсы впустую.

Вы получаете подробный интерфейс, отображающий важные детали всех ваших кластеров. А когда вам нужно быть внимательным, вы можете углубиться и глубже проанализировать любое приложение для работы с большими данными, чтобы понять его производительность в контексте кластера. Всякий раз, когда возникают проблемы с производительностью, Platform Spotlight мгновенно выдает оповещения, чтобы уведомить вас о необходимости более быстрого и решительного ответа.

Основываясь на данных о производительности в реальном времени, Platform Spotlight создаст идеальные конфигурации для настройки контейнеров, очередей и других ресурсов, гарантируя плавные и бесперебойные операции при потреблении нужного количества ресурсов. Он также просматривает данные о производительности, чтобы выявить тенденции роста и точно спрогнозировать будущие потребности в ресурсах для каждого приложения, рабочей нагрузки и процесса.

Оптимизатор емкости Pepperdata

Ручная оптимизация стеков больших данных больше не является жизнеспособным вариантом в сегодняшнем конкурентном мире. Скорость имеет решающее значение, когда дело доходит до использования и максимизации ваших больших данных. Оптимизатор емкости Pepperdata непрерывно настраивает и оптимизирует ресурсы кластера больших данных с помощью быстрых и точных изменений конфигурации, что приводит к увеличению пропускной способности кластера больших данных на 50% и большему количеству повторно используемых неиспользуемых ресурсов.

Pepperdata Capacity Optimizer также обеспечивает управляемое автомасштабирование для рабочих нагрузок, выполняемых в облаке. Обычное автоматическое масштабирование обеспечивает некоторую гибкость, необходимую клиентам для их рабочих нагрузок с большими данными. Однако этого недостаточно. Pepperdata Capacity Optimizer интеллектуально увеличивает автоматическое масштабирование, чтобы обеспечить полное использование всех узлов до создания дополнительных узлов, предотвращая дальнейшие потери и сокращая дополнительные расходы.

Облачные провайдеры предоставляют инфраструктуру на основе пиковых потребностей рабочих нагрузок. Максимальные требования соблюдены, но избыточное выделение ресурсов приводит к большим потерям, если остается слишком много ресурсов. Оптимизатор емкости способен принимать тысячи решений в секунду, выполняя анализ использования ресурсов в реальном времени для оптимизации использования ресурсов ЦП, памяти и ввода-вывода в кластерах больших данных. Общий эффект состоит в том, что горизонтальное масштабирование оптимизируется и исключаются потери.

Обзор запросов Pepperdata

В контексте больших данных запросы являются важнейшими компонентами. Запросы запрашивают и извлекают данные, которые помогают выполнять рабочие нагрузки и процессы, а также запускать приложения. Неоптимизированные запросы могут вызывать отставание рабочих нагрузок и приложений. Обзор запросов Pepperdata позволяет пользователям глубже изучать каждый запрос и получать исчерпывающую информацию о его выполнении и общей производительности базы данных.

Pepperdata Query Spotlight помогает настраивать, отлаживать и оптимизировать рабочие нагрузки запросов, включая Hive, Impala и Spark SQL. Благодаря тому, что запросы выполняют свои задачи быстрее, затраты резко снижаются, как в облаке, так и локально.

Query Spotlight позволяет разработчикам глубже изучить информацию о планировании и выполнении запросов, быстро выявлять проблемы с планом запросов, оценивать производительность запросов, выявлять узкие места и проблемы, которые приводят к медленным запросам, и ускорять время их разрешения. С помощью этого инструмента операторы могут практически мгновенно сузить проблемные запросы, даже в многопользовательской среде. Анализируя производительность запросов, они могут оптимизировать ресурсы кластера и повысить производительность.

Обзор потоковой передачи данных Pepperdata

Обзор потоковой передачи данных Pepperdata предоставляет ИТ-отделам и командам разработчиков унифицированную и подробную информационную панель для просмотра показателей кластера Kafka практически в режиме реального времени. Решение также позволяет им управлять работоспособностью, темами и разделами.

Это отличный инструмент, поскольку данные телеметрии, генерируемые Kafka, огромны и труднодоступны, особенно в крупных производственных кластерах. Большинство решений для мониторинга производительности Kafka не могут предоставить столь необходимые метрики, видимость и понимание для запуска потоковых приложений с максимальной эффективностью.

Мощный мониторинг производительности Kafka Streaming Spotlight также позволяет пользователям настраивать показатели производительности Kafka и делать предупреждения об атипичном поведении и событиях Kafka. Эти предупреждения упрощают пользователям упреждающий мониторинг и обнаружение непредвиденных колебаний и ошибок ИТ-инфраструктуры.

Обзор приложений Pepperdata 

Обзор приложений Pepperdata предоставляет исчерпывающую, полностью подробную картину всех ваших приложений в одном едином месте. С помощью этого решения вы оцениваете производительность каждого приложения и на 90% быстрее диагностируете проблемы, что приводит к более быстрому разрешению и повышению общей эффективности.

Pepperdata также дает конкретные рекомендации для каждого приложения и позволяет настраивать уведомления, которые активируются определенным поведением и результатами, что значительно снижает риск сбоя. Pepperdata Application Spotlight помогает достичь оптимальной производительности приложений в многопользовательских системах, независимо от того, где вы выполняете свои рабочие нагрузки (например, локально, AWS, Azure или Google Cloud).

Преимущества оптимизации больших данных Pepperdata

Решения Pepperdata для автоматизации больших данных помогли крупным организациям в различных отраслях, включая компании из списка Fortune 500, улучшить и оптимизировать производительность своих стеков больших данных. Благодаря Pepperdata большие и малые компании получают огромную экономию на инфраструктуре больших данных, сокращают MTTR (среднее время восстановления) и улучшают производительность и пропускную способность.

  • Pepperdata помогла технологической компании из списка Fortune 100 сэкономьте 3.6 миллиона долларовn в экономии оборудования, обеспечивая при этом детальную визуализацию основных характеристик кластера, операционных тенденций и неэффективности.
  • Компания розничной торговли из списка Fortune 100 повысила производительность своей архитектуры больших данных с помощью Pepperdata. А 30% увеличение пропускной способности позволил компании запустить больше приложений и рабочих нагрузок, сократить MTTR на 92% и сэкономить 10 миллионов долларов на расходах на инфраструктуру.
  • Международная медицинская компания гарантированная доступность 24/7 своих жизненно важных приложений с помощью решения Pepperdata по планированию и оптимизации ресурсов. Важнейшие приложения обеспечивают бесперебойную работу инфраструктуры, а оповещения в реальном времени выдаются при достижении пользовательских пороговых значений, предотвращая сбои.

Увеличьте ценность ваших больших данных прямо сейчас

За большими данными будущее, и каждая отрасль движется к нему. Но этот рост дорого обходится. Вам необходимо раскрыть силу и ценность ваших больших данных, если ваша организация хочет выжить и стать устойчивой, особенно в эти трудные времена.

Чем больше сложных приложений для работы с большими данными переносится в облако, тем выше вероятность неправильного распределения ресурсов. Только в 2019 году убытки, связанные с облачными отходами, составили около 14 миллиардов долларов. По мере того, как экономики во всем мире начинают оправляться от пандемии, организациям необходимо активизировать свою игру с большими данными, поскольку все остальные пытаются восстановить свои позиции в своих отраслях.

Предприятия должны помнить, что затраты будут расти только в том случае, если они не будут оптимизироваться должным образом. Бизнес должен стремиться принять решение на основе машинного обучения, которое может быстро определить, какие кластеры тратят пространство или ресурсы, при этом динамически удовлетворяя меняющиеся требования к ресурсам.

Связаться с Pepperdata чтобы увидеть, как наши решения по оптимизации больших данных могут поднять ваш бизнес на совершенно новый уровень.

Подпишитесь на бесплатную пробную версию Pepperdata

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.