CRM e plataformas de dados

Maximizando o valor do Big Data com a otimização e o ajuste automatizado de Big Data Stack da Pepperdata

Quando aproveitado corretamente, o big data pode superpotenciar as operações. O big data agora desempenha um papel importante em tudo, desde bancos, saúde e governo. o previsão de crescimento impressionante do mercado global de big data, de US $ 138.9 bilhões em 2020 para US $ 229.4 bilhões em 2025, é uma indicação clara de que o big data agora é um elemento permanente no cenário de negócios.

No entanto, para gerar o máximo valor de seu big data, sua pilha de big data precisa ser constantemente ajustada e otimizada, seja na nuvem ou no local. É aqui que entra a Pepperdata. A Pepperdata fornece às organizações uma otimização de infraestrutura de big data abrangente e automatizada. A plataforma oferece observabilidade incomparável e ajuste automatizado para garantir que sua infraestrutura, aplicativos e processos de big data funcionem de maneira uniforme e eficiente, garantindo desempenho no nível de SLA para cada aplicativo, enquanto mantém os custos gerenciáveis.

O aproveitamento adequado do big data requer observabilidade e ajuste contínuo. Isso é difícil sem as ferramentas certas. Pepperdata oferece uma pilha completa de ferramentas, por meio de nosso pacote de produtos locais e em nuvem: Platform Spotlight, Capacity Optimizer, Query Spotlight, Streaming Spotlight e Application Spotlight. 

Destaque da Plataforma Pepperdata

Destaque da Plataforma Pepperdata oferece uma visão de 360 ​​graus de sua infraestrutura de big data. Você vê tudo, incluindo como os recursos são utilizados, a demanda histórica e em tempo real de seus clusters e quais aplicativos estão sendo executados em níveis ideais e quais aplicativos estão desperdiçando recursos.

Você obtém uma interface detalhada que exibe detalhes essenciais de todos os seus clusters. E quando precisar ser minucioso, você pode se aprofundar e se aprofundar para analisar qualquer aplicativo de big data para entender seu desempenho no contexto do cluster. Sempre que surgem problemas de desempenho, o Platform Spotlight emite alertas instantaneamente para notificá-lo a implementar uma resposta mais rápida e decisiva.

Com base em dados de desempenho em tempo real, Platform Spotlight irá gerar configurações ideais para dimensionar containers, filas e outros recursos, garantindo operações suaves e contínuas, enquanto consome a quantidade certa de recursos. Ele também analisa os dados de desempenho para descobrir tendências de crescimento e prever com precisão os requisitos de recursos futuros por aplicativo, carga de trabalho e processo.

Otimizador de capacidade Pepperdata

A otimização manual de pilhas de big data não é mais uma opção viável no mundo competitivo de hoje. A velocidade é essencial quando se trata de utilizar e maximizar seu big data. Otimizador de capacidade Pepperdata ajusta e otimiza continuamente seus recursos de cluster de big data com mudanças de configuração rápidas e precisas, resultando em até 50% da taxa de transferência do cluster de big data e mais capacidade desperdiçada recapturada.

Pepperdata Capacity Optimizer também oferece escalonamento automático gerenciado para cargas de trabalho em execução na nuvem. O escalonamento automático convencional fornece alguma elasticidade de que os clientes precisam para suas cargas de trabalho de big data. No entanto, não é suficiente. O Pepperdata Capacity Optimizer aumenta de forma inteligente o escalonamento automático para garantir que todos os nós sejam totalmente utilizados antes que nós adicionais sejam criados, evitando mais desperdícios e reduzindo custos adicionais.

Os provedores de nuvem fornecem infraestrutura com base nas necessidades de pico das cargas de trabalho. Os requisitos máximos são atendidos, mas o provisionamento excessivo gera muito desperdício se houver muitos recursos restantes. O Capacity Optimizer é capaz de tomar milhares de decisões por segundo, realizando análises em tempo real do uso de recursos para otimizar a utilização de recursos de CPU, memória e I / O em clusters de big data. O efeito geral é que o dimensionamento horizontal é otimizado e o desperdício é eliminado.

Destaque da consulta Pepperdata

As consultas são componentes cruciais quando se fala no contexto de big data. As consultas solicitam e recuperam dados para ajudar a realizar cargas de trabalho e processos e ativar aplicativos. Consultas não otimizadas podem causar atrasos nas cargas de trabalho e nos aplicativos. Destaque da consulta Pepperdata permite que os usuários se aprofundem em cada consulta e obtenham informações perspicazes sobre sua execução e desempenho geral do banco de dados.

Pepperdata Query Spotlight ajuda você a ajustar, depurar e otimizar cargas de trabalho de consulta, incluindo Hive, Impala e Spark SQL. Com as consultas realizando suas tarefas mais rapidamente, os custos são reduzidos drasticamente, seja na nuvem ou no local.

O Query Spotlight permite que os desenvolvedores analisem mais profundamente as informações de planejamento e execução de consultas, identifiquem rapidamente os problemas do plano de consultas, avaliem o desempenho das consultas, identifiquem gargalos e problemas que contribuem para lentidão nas consultas e acelere o tempo de resolução. Com essa ferramenta, os operadores podem limitar consultas problemáticas quase imediatamente, mesmo em um ambiente multiusuário. Com insights de desempenho de consulta, eles podem otimizar os recursos do cluster e aumentar a produtividade.

Destaque do streaming Pepperdata

Destaque do streaming Pepperdata fornece operações de TI e equipes de desenvolvedores um painel unificado e detalhado para visualizar suas métricas de cluster Kafka com visibilidade quase em tempo real. A solução também permite que eles corrijam integridade, tópicos e partições.

Esta é uma excelente ferramenta, pois os dados de telemetria gerados pelo Kafka são enormes e não são facilmente acessíveis, principalmente em clusters de produção massiva. A maioria das soluções de monitoramento de desempenho do Kafka falham em fornecer as métricas, visibilidade e insights necessários para executar aplicativos de streaming com o mais alto nível de eficiência.

O poderoso monitoramento de desempenho do Kafka do Streaming Spotlight também permite que os usuários configurem métricas de desempenho do Kafka e façam alertas para eventos e comportamentos atípicos do Kafka. Esses alertas facilitam para os usuários monitorar e detectar de forma proativa flutuações e erros imprevistos na infraestrutura de TI.

Destaque do aplicativo Pepperdata 

Destaque do aplicativo Pepperdata oferece uma imagem abrangente e totalmente detalhada de todos os seus aplicativos em um único local unificado. Com essa solução, você avalia o desempenho de cada aplicativo e diagnostica problemas 90% mais rápido, resultando em uma resolução mais rápida e melhor eficiência geral.

Pepperdata também dá recomendações específicas de trabalho para cada aplicativo e permite que você configure notificações que são ativadas por comportamentos e resultados específicos, evitando muito qualquer risco de falha. O Pepperdata Application Spotlight ajuda a alcançar o desempenho ideal do aplicativo em sistemas multilocatários, independentemente de onde você executa suas cargas de trabalho (ou seja, local, AWS, Azure ou Google Cloud).

A vantagem de otimização de Big Data Pepperdata

As soluções de automação de big data da Pepperdata ajudaram grandes organizações em vários setores, incluindo empresas da Fortune 500, a melhorar e otimizar o desempenho de suas pilhas de big data. Com a Pepperdata, empresas grandes e pequenas desfrutam de economias massivas em gastos com infraestrutura de big data, MTTR (tempo médio de reparo) reduzido e desempenho e rendimento aprimorados.

  • Pepperdata ajudou uma empresa de tecnologia Fortune 100 economize $ 3.6 milhõesn em economia de hardware, dando visibilidade granular dos destaques do cluster, tendências operacionais e ineficiências.
  • Uma empresa de varejo Fortune 100 impulsionou o desempenho de sua arquitetura de big data com Pepperdata. UMA Aumento de 30% no rendimento permitiu que a empresa executasse mais aplicativos e cargas de trabalho, reduziu o MTTR em 92% e obteve economia de $ 10 milhões em gastos com infraestrutura.
  • Uma empresa internacional de saúde disponibilidade garantida 24/7 de seus aplicativos que salvam vidas usando a solução de otimização e planejamento de capacidade da Pepperdata. Os aplicativos essenciais aproveitam o tempo de atividade da infraestrutura e alertas em tempo real são emitidos quando os limites personalizados são atingidos, evitando falhas.

Maximize o valor do seu big data agora

Big data é o futuro e todos os setores estão se movendo em direção a ele. Mas esse crescimento vem com um custo muito alto. Você precisa desbloquear o poder e o valor de seu big data se sua organização deseja sobreviver e se tornar resiliente, especialmente nestes tempos difíceis.

Quanto mais os aplicativos complexos de big data migram para a nuvem, maior a probabilidade de má alocação de recursos. Somente em 2019, as perdas atribuídas a resíduos de nuvem totalizaram cerca de US $ 14 bilhões. À medida que as economias em todo o mundo começam a se recuperar da pandemia, as organizações precisam intensificar seu jogo de big data, enquanto todos os demais lutam para restabelecer suas posições em seus respectivos setores.

As empresas devem ter em mente que os custos só crescerão se não forem otimizados de forma adequada. Os negócios devem se esforçar para adotar uma solução de aprendizado de máquina que possa localizar rapidamente quais clusters estão desperdiçando espaço ou recursos, ao mesmo tempo em que aborda de forma dinâmica os requisitos de recursos em constante mudança.

Entre em contato com a Pepperdata para ver como nossas soluções de otimização de big data podem elevar sua empresa a um nível totalmente novo.

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Ash Munshi

Antes de ingressar na Pepperdata, Ash foi presidente executivo da Marianas Labs, uma startup de aprendizado profundo vendida em dezembro de 2015. Antes disso, ele foi CEO da Graphite Systems, uma startup de armazenamento de big data que foi vendida para a EMC DSSD em agosto de 2015. Ash também atuou como CTO do Yahoo, como CEO de empresas públicas e privadas e faz parte do conselho de várias startups de tecnologia. Ash frequentou a Harvard University, a Brown University e a Stanford University.

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