Максімізацыя значэння вялікіх дадзеных з дапамогай аптымізацыі стэка вялікіх дадзеных Pepperdata і аўтаматызаванай налады

Аптымізацыя вялікіх дадзеных Pepperdata

Пры правільным выкарыстанні вялікіх дадзеных можна звышдзяржавы. Цяпер вялікія дадзеныя адыгрываюць важную ролю ва ўсім - ад банкаўскай справы, аховы здароўя да ўрада. ашаламляльны прагноз росту сусветнага рынку вялікіх дадзеных, са 138.9 мільярда долараў у 2020 годзе да 229.4 мільярда да 2025 года, з'яўляецца відавочным сведчаннем таго, што вялікія дадзеныя цяпер з'яўляюцца пастаянным элементам бізнес-ландшафту.

Аднак, каб атрымаць вялікую карысць ад вашых вялікіх дадзеных, ваш стэк вялікіх дадзеных неабходна пастаянна наладжваць і аптымізаваць, альбо ў воблаку, альбо ў памяшканні. Тут паўстае Pepperdata. Pepperdata прадастаўляе арганізацыям комплексную і аўтаматызаваную аптымізацыю інфраструктуры вялікіх дадзеных. Платформа забяспечвае беспрэцэдэнтную назіральнасць і аўтаматызаваную наладку, каб ваша інфраструктура вялікіх дадзеных, праграмы і працэсы працавалі бесперабойна і эфектыўна, забяспечваючы прадукцыйнасць на ўзроўні SLA для кожнага прыкладання, захоўваючы пры гэтым выдаткі.

Правільнае выкарыстанне вялікіх дадзеных патрабуе назіральнасці і пастаяннай налады. Гэта цяжка без патрэбных інструментаў. Pepperdata прапануе поўны набор інструментаў праз наш набор мясцовых і хмарных прадуктаў: ​​пражэктар платформы, аптымізатар ёмістасці, пражэктар запытаў, пражэктар струменевага святла і прыкладанне. 

Пражэктар платформы Pepperdata

Пражэктар платформы Pepperdata аглядае вас на 360-градусны агляд вашай інфраструктуры вялікіх дадзеных. Вы бачыце ўсё, у тым ліку тое, як выкарыстоўваюцца рэсурсы, гістарычны попыт і патрэбы вашых кластараў у рэжыме рэальнага часу, а таксама якія прыкладанні працуюць на аптымальным узроўні, а якія - дарэмна.

Вы атрымаеце падрабязны інтэрфейс, які адлюстроўвае неабходныя дэталі ўсіх вашых кластараў. І калі вам трэба быць грунтоўным, вы можаце разгледзець і паглыбіцца ў аналіз любога прыкладання вялікіх дадзеных, каб зразумець яго прадукцыйнасць у кантэксце кластара. Кожны раз, калі ўзнікаюць праблемы з прадукцыйнасцю, Platform Spotlight імгненна выдае папярэджанні, каб апавясціць вас пра больш хуткі і рашучы адказ.

На аснове дадзеных аб прадукцыйнасці ў рэальным часе Platform Spotlight створыць ідэальныя канфігурацыі для размеркавання кантэйнераў, чэргаў і іншых рэсурсаў, гарантуючы бесперабойную і бесперабойную працу пры адначасовым спажыванні патрэбнай колькасці рэсурсаў. Ён таксама разглядае дадзеныя аб прадукцыйнасці, каб выявіць тэндэнцыі росту і дакладна прагназаваць будучыя патрэбы ў рэсурсах у залежнасці ад прыкладання, нагрузкі і працэсу.

Аптымізатар ёмістасці Pepperdata

Ручная аптымізацыя стэкаў вялікіх дадзеных больш не з'яўляецца жыццяздольным варыянтам у сучасным канкурэнтным свеце. Хуткасць важная для выкарыстання і максімальнага выкарыстання вялікіх дадзеных. Аптымізатар ёмістасці Pepperdata пастаянна наладжвае і аптымізуе рэсурсы кластара вялікіх дадзеных з дапамогай хуткіх і дакладных зменаў канфігурацыі, у выніку чаго прапускная здольнасць кластара вялікіх дадзеных на 50% і больш выдаткаванай марнаванасці.

Pepperdata Capacity Optimizer таксама забяспечвае кіраванае аўтаматычнае маштабаванне для працоўных нагрузак, якія працуюць у воблаку. Звычайнае аўтаматычнае маштабаванне забяспечвае некаторую эластычнасць, патрэбную кліентам пры вялікіх нагрузках. Аднак гэтага недастаткова. Аптымізатар ёмістасці Pepperdata інтэлектуальна павялічвае аўтаматычнае маштабаванне, каб забяспечыць поўную загрузку ўсіх вузлоў да стварэння дадатковых вузлоў, прадухіляючы далейшае марнаванне, скарачаючы дадатковыя выдаткі.

Воблачныя пастаўшчыкі забяспечваюць інфраструктуру з улікам пікавых патрэб працоўнай нагрузкі. Максімальныя патрабаванні выконваюцца, але празмернае забеспячэнне стварае шмат адходаў, калі застаецца занадта шмат рэсурсаў. Аптымізатар магутнасці здольны прымаць тысячы рашэнняў у секунду, выконваючы аналіз выкарыстання рэсурсаў у рэжыме рэальнага часу для аптымізацыі выкарыстання рэсурсаў працэсара, памяці і ўводу / вываду на кластарах вялікіх дадзеных. Агульны эфект заключаецца ў тым, што гарызантальнае маштабаванне аптымізуецца, а адходы ліквідуюцца.

Заўвага Pepperdata

Запыты з'яўляюцца найважнейшымі кампанентамі пры размове ў кантэксце вялікіх дадзеных. Запыты запытваюць і атрымліваюць дадзеныя, каб дапамагчы выканаць працоўныя нагрузкі і працэсы і ўключыць прыкладанні. Неаптымізаваныя запыты могуць прывесці да адставання працоўных нагрузак і праграм. Заўвага Pepperdata дазваляе карыстальнікам глыбей паглыбіцца ў кожны запыт і атрымаць глыбокую інфармацыю пра яго выкананне і агульную прадукцыйнасць базы дадзеных.

Pepperdata Query Spotlight дапамагае наладжваць, адладжваць і аптымізаваць нагрузкі на запыты, у тым ліку Hive, Impala і Spark SQL. Паколькі запыты выконваюць свае задачы хутчэй, выдаткі значна скарачаюцца, альбо ў воблаку, альбо ў памяшканнях.

Query Spotlight дазваляе распрацоўшчыкам глыбей вывучыць інфармацыю аб планаванні і выкананні запытаў, хутка выявіць праблемы з планамі запытаў, ацаніць прадукцыйнасць запытаў, дакладна вызначыць вузкія месцы і праблемы, якія спрыяюць павольным запытам, і паскорыць час вырашэння. З дапамогай гэтага інструмента аператары здольныя практычна адразу звузіць праблемныя запыты нават у шматкарыстальніцкім асяроддзі. З улікам эфектыўнасці запытаў яны могуць аптымізаваць рэсурсы кластараў і павысіць прадукцыйнасць.

Pepperdata Streaming Spotlight

Pepperdata Streaming Spotlight дае ІТ-аперацыям і камандам распрацоўшчыкаў уніфікаваную і падрабязную прыборную панэль для прагляду метрык кластара Kafka з бачнасцю практычна ў рэжыме рэальнага часу. Рашэнне таксама дазваляе ім займацца брокерскім аховай здароўя, тэмамі і раздзеламі.

Гэта выдатны інструмент, паколькі дадзеныя тэлеметрыі, якія генеруюцца Kafka, велізарныя і недаступныя, асабліва ў масіўных вытворчых кластарах. Большасць рашэнняў маніторынгу прадукцыйнасці Kafka не забяспечваюць гэтак неабходныя паказчыкі, нагляднасць і разуменне для запуску струменевых прыкладанняў на самым высокім узроўні эфектыўнасці.

Магутны маніторынг прадукцыйнасці Kafka Stream Spotlight таксама дазваляе карыстальнікам наладжваць паказчыкі прадукцыйнасці Kafka і рабіць апавяшчэнні аб нетыповых паводзінах і падзеях Kafka. Гэтыя папярэджанні палягчаюць карыстальнікам актыўны маніторынг і выяўленне нечаканых ваганняў і памылак ІТ-інфраструктуры.

Праграма ўвагі Pepperdata 

Праграма ўвагі Pepperdata забяспечвае ўсебаковую, цалкам падрабязную карціну ўсіх вашых прыкладанняў у адзіным, адзіным месцы. З дапамогай гэтага рашэння вы ацэньваеце прадукцыйнасць кожнага прыкладання і дыягнастуеце праблемы на 90% хутчэй, што прыводзіць да больш хуткага дазволу і лепшай агульнай эфектыўнасці.

Pepperdata таксама дае канкрэтныя рэкамендацыі для кожнага прыкладання і дазваляе наладжваць апавяшчэнні, якія актывуюцца пры дапамозе пэўнага паводзінаў і вынікаў, значна прадухіляючы рызыку няўдач. Pepperdata Application Spotlight дапамагае дасягнуць аптымальнай прадукцыйнасці прыкладанняў у сістэмах з некалькімі арандатарамі, незалежна ад таго, дзе вы запускаеце працоўныя нагрузкі (напрыклад, у памяшканнях, AWS, Azure або Google Cloud).

Перавага аптымізацыі вялікіх дадзеных Pepperdata

Рашэнні для аўтаматызацыі вялікіх дадзеных Pepperdata дапамаглі буйным арганізацыям розных галін, у тым ліку кампаніям Fortune 500, павысіць і аптымізаваць працу сваіх стэкаў вялікіх дадзеных. З Pepperdata кампаніі вялікія і малыя кампаніі атрымліваюць вялізную эканомію на выдатках на інфраструктуру вялікіх дадзеных, зніжаюць MTTR (сярэдні час рамонту) і паляпшаюць прадукцыйнасць і прапускную здольнасць.

  • Pepperdata дапамагаў тэхналагічнай кампаніі Fortune 100 зэканоміць $ 3.6 мільёнаn у эканоміі апаратнага забеспячэння, даючы дэталёвую бачнасць асноўных момантаў кластара, аперацыйных тэндэнцый і неэфектыўнасці.
  • Рознічнае прадпрыемства Fortune 100 павысіла прадукцыйнасць архітэктуры вялікіх дадзеных з дапамогай Pepperdata. А Павелічэнне прапускной здольнасці на 30% дазволіла кампаніі запускаць больш праграм і нагрузак, скараціла MTTR на 92% і атрымала 10 мільёнаў долараў эканоміі на выдатках на інфраструктуру.
  • Міжнародная кампанія аховы здароўя забяспечана кругласутачная працаздольнасць сваіх выратавальных прыкладанняў з выкарыстаннем рашэння для планавання магутнасці і аптымізатара Pepperdata. Найважнейшыя прыкладання карыстаюцца працаздольнасцю інфраструктуры, і ў рэжыме рэальнага часу выдаюцца папярэджанні пры дасягненні карыстацкіх парогаў, прадухіляючы збоі.

Максімізуйце значэнне вашых вялікіх дадзеных зараз

Вялікія дадзеныя - гэта будучыня, і кожная галіна рухаецца да яе. Але гэты рост мае вялікія выдаткі. Вам трэба раскрыць сілу і каштоўнасць вялікіх дадзеных, каб ваша арганізацыя выжыла і стала ўстойлівай, асабліва ў гэтыя цяжкія часы.

Чым больш складаныя прыкладання для вялікіх дадзеных пераходзяць у воблака, тым большая верагоднасць няправільнага размеркавання рэсурсаў. Толькі ў 2019 годзе страты, звязаныя з хмарнымі адходамі, склалі каля 14 мільярдаў долараў. Па меры таго як эканомікі ва ўсім свеце пачынаюць выходзіць з пандэміі, арганізацыям неабходна актывізаваць сваю гульню з вялікімі дадзенымі, бо ўсе астатнія змагаюцца, каб аднавіць свае пазіцыі ў адпаведных галінах.

Прадпрыемствы павінны мець на ўвазе, што выдаткі будуць расці, толькі калі яны не будуць аптымізаваць належным чынам. Бізнэс павінен імкнуцца да прыняцця рашэння, заснаванага на машынным навучанні, якое можа хутка вызначыць, якія кластары марнуюць прастору ці рэсурсы, дынамічна вырашаючы зменлівыя патрэбы ў рэсурсах.

Звяжыцеся з Pepperdata каб убачыць, як нашы рашэнні па аптымізацыі вялікіх дадзеных могуць падняць ваш бізнес на зусім новы ўзровень.

Падпішыцеся на бясплатную пробную версію Pepperdata

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.