CRM y plataformas de datos

Maximización del valor de Big Data con la optimización de la pila de Big Data y el ajuste automatizado de Pepperdata

Cuando se aprovecha correctamente, los macrodatos pueden potenciar las operaciones. Los macrodatos ahora juegan un papel importante en todo, desde la banca hasta la atención médica y el gobierno. los asombroso pronóstico de crecimiento del mercado global de big data, de $ 138.9 mil millones en 2020 a $ 229.4 mil millones para 2025, es una clara indicación de que los macrodatos son ahora un elemento permanente en el panorama empresarial.

Sin embargo, para generar el máximo valor de su big data, su pila de big data debe ajustarse y optimizarse constantemente, ya sea en la nube o en las instalaciones. Aquí es donde entra en juego Pepperdata. Pepperdata proporciona a las organizaciones una optimización integral y automatizada de la infraestructura de big data. La plataforma ofrece una observabilidad incomparable y un ajuste automatizado para garantizar que su infraestructura, aplicaciones y procesos de big data se ejecuten sin problemas y de manera eficiente, lo que garantiza un rendimiento de nivel de SLA para cada aplicación mientras mantiene los costos manejables.

Aprovechar adecuadamente los macrodatos requiere observabilidad y ajuste continuo. Esto es difícil sin las herramientas adecuadas. Pepperdata ofrece la pila completa de herramientas a través de nuestro conjunto de productos locales y en la nube: Platform Spotlight, Capacity Optimizer, Query Spotlight, Streaming Spotlight y Application Spotlight. 

Destacado de la plataforma Pepperdata

Destacado de la plataforma Pepperdata le ofrece una vista de 360 ​​grados de su infraestructura de big data. Lo ve todo, incluida la forma en que se utilizan los recursos, la demanda histórica y en tiempo real de sus clústeres, y qué aplicaciones se están ejecutando a niveles óptimos y qué aplicaciones están desperdiciando recursos.

Obtiene una interfaz detallada que muestra detalles esenciales de todos sus clústeres. Y cuando necesite ser minucioso, puede profundizar y profundizar para analizar cualquier aplicación de big data y comprender su rendimiento en el contexto del clúster. Siempre que surgen problemas de rendimiento, Platform Spotlight emite alertas instantáneamente para notificarle que implemente una respuesta más rápida y decisiva.

Basado en datos de rendimiento en tiempo real, Platform Spotlight generará configuraciones ideales para dimensionar correctamente contenedores, colas y otros recursos, garantizando operaciones fluidas y sin problemas mientras consume la cantidad correcta de recursos. También analiza los datos de rendimiento para descubrir tendencias de crecimiento y predecir con precisión los requisitos de recursos futuros por aplicación, carga de trabajo y proceso.

Optimizador de capacidad de Pepperdata

La optimización manual de las pilas de big data ya no es una opción viable en el competitivo mundo actual. La velocidad es fundamental cuando se trata de utilizar y maximizar su big data. Optimizador de capacidad de Pepperdata sintoniza y optimiza continuamente los recursos de su clúster de big data con cambios de configuración rápidos y precisos, lo que da como resultado un rendimiento del clúster de big data de hasta un 50% y más capacidad desperdiciada recapturada.

Pepperdata Capacity Optimizer también ofrece ajuste de escala automático administrado para cargas de trabajo que se ejecutan en la nube. El escalado automático convencional proporciona algo de la elasticidad que los clientes necesitan para sus cargas de trabajo de big data. Sin embargo, no es suficiente. El Optimizador de capacidad de Pepperdata aumenta de forma inteligente el autoescalado para garantizar que todos los nodos se utilicen por completo antes de que se creen nodos adicionales, lo que evita un mayor desperdicio y reduce los costos adicionales.

Los proveedores de la nube proporcionan infraestructura en función de las necesidades máximas de las cargas de trabajo. Se cumplen los requisitos máximos, pero el aprovisionamiento excesivo genera mucho desperdicio si quedan demasiados recursos. Capacity Optimizer es capaz de tomar miles de decisiones por segundo, realizando análisis en tiempo real del uso de recursos para optimizar el uso de CPU, memoria y recursos de E / S en clústeres de big data. El efecto general es que se optimiza la escala horizontal y se eliminan los residuos.

Destacado de consultas de Pepperdata

Las consultas son componentes cruciales cuando se habla en el contexto de big data. Las consultas solicitan y recuperan datos para ayudar a realizar cargas de trabajo y procesos y encender aplicaciones. Las consultas no optimizadas pueden provocar retrasos en las cargas de trabajo y las aplicaciones. Destacado de consultas de Pepperdata permite a los usuarios profundizar en cada consulta y obtener información detallada sobre su ejecución y el rendimiento general de la base de datos.

Pepperdata Query Spotlight lo ayuda a ajustar, depurar y optimizar las cargas de trabajo de consultas, incluidas Hive, Impala y Spark SQL. Con las consultas que realizan sus tareas más rápido, los costos se reducen drásticamente, ya sea en la nube o en las instalaciones.

Query Spotlight permite a los desarrolladores profundizar en la planificación de consultas y la información de ejecución, identificar rápidamente los problemas del plan de consultas, medir el rendimiento de las consultas, identificar los cuellos de botella y los problemas que contribuyen a la lentitud de las consultas y acelerar el tiempo de resolución. Con esta herramienta, los operadores pueden reducir las consultas problemáticas casi de inmediato, incluso en un entorno multiusuario. Con información sobre el rendimiento de las consultas, pueden optimizar los recursos del clúster y mejorar la productividad.

Spotlight de transmisión de Pepperdata

Spotlight de transmisión de Pepperdata ofrece a los equipos de desarrollo y operaciones de TI un panel unificado y detallado para ver sus métricas de clúster de Kafka con visibilidad casi en tiempo real. La solución también les permite negociar el estado, los temas y las particiones.

Esta es una herramienta excelente, ya que los datos de telemetría generados por Kafka son enormes y no son fácilmente accesibles, particularmente en clústeres de producción masiva. La mayoría de las soluciones de monitoreo de desempeño de Kafka no brindan las métricas, la visibilidad y la información necesarias para ejecutar aplicaciones de transmisión con el más alto nivel de eficiencia.

La potente supervisión del rendimiento de Kafka de Streaming Spotlight también permite a los usuarios configurar las métricas de rendimiento de Kafka y realizar alertas para eventos y comportamientos atípicos de Kafka. Estas alertas facilitan a los usuarios monitorear y detectar de manera proactiva fluctuaciones y errores imprevistos de la infraestructura de TI.

Aplicación destacada de Pepperdata 

Aplicación destacada de Pepperdata ofrece una imagen completa y detallada de todas sus aplicaciones en una única ubicación unificada. Con esta solución, evalúa el rendimiento de cada aplicación y diagnostica problemas un 90% más rápido, lo que da como resultado una resolución más rápida y una mejor eficiencia general.

Pepperdata también brinda recomendaciones específicas de trabajo para cada aplicación y le permite configurar notificaciones que se activan por comportamientos y resultados específicos, lo que evita en gran medida cualquier riesgo de falla. Pepperdata Application Spotlight lo ayuda a lograr un rendimiento óptimo de las aplicaciones en sistemas de múltiples inquilinos, independientemente de dónde ejecute sus cargas de trabajo (es decir, en las instalaciones, AWS, Azure o Google Cloud).

La ventaja de la optimización de Big Data de Pepperdata

Las soluciones de automatización de big data de Pepperdata han ayudado a las principales organizaciones de múltiples industrias, incluidas las empresas Fortune 500, a mejorar y optimizar el rendimiento de sus pilas de big data. Con Pepperdata, las empresas grandes y pequeñas disfrutan de enormes ahorros en el gasto en infraestructura de big data, un MTTR (tiempo medio de reparación) reducido y un rendimiento y un rendimiento mejorados.

  • Pepperdata ayudó a una empresa de tecnología Fortune 100 ahorre $ 3.6 millonesn en ahorros de hardware al tiempo que brinda visibilidad granular de los aspectos más destacados del clúster, las tendencias operativas y las ineficiencias.
  • Una empresa minorista de Fortune 100 impulsó el rendimiento de su arquitectura de big data con Pepperdata. UNA 30% de aumento en el rendimiento permitió a la empresa ejecutar más aplicaciones y cargas de trabajo, redujo el MTTR en un 92% y logró ahorros de $ 10 millones en gastos de infraestructura.
  • Una empresa sanitaria internacional disponibilidad garantizada 24/7 de sus aplicaciones que salvan vidas utilizando la solución de optimización y planificación de capacidad de Pepperdata. Las aplicaciones cruciales disfrutan del tiempo de actividad de la infraestructura y se emiten alertas en tiempo real cuando se alcanzan los umbrales personalizados, lo que evita fallas.

Maximice el valor de sus macrodatos ahora

El big data es el futuro y todas las industrias avanzan hacia él. Pero este crecimiento tiene un gran costo. Necesita desbloquear el poder y el valor de su big data si su organización quiere sobrevivir y volverse resistente, especialmente en estos tiempos difíciles.

Cuanto más migren a la nube las aplicaciones complejas de big data, mayor será la probabilidad de una mala asignación de recursos. Solo en 2019, las pérdidas atribuidas al desperdicio de la nube ascendieron a alrededor de $ 14 mil millones. A medida que las economías de todo el mundo comienzan a recuperarse de la pandemia, las organizaciones deben intensificar su juego de big data mientras todos los demás se esfuerzan por restablecer sus posiciones en sus respectivas industrias.

Las empresas deben tener en cuenta que los costos solo aumentarán si no optimizan adecuadamente. Las empresas deben esforzarse por adoptar una solución impulsada por el aprendizaje automático que pueda identificar rápidamente qué clústeres están desperdiciando espacio o recursos, al tiempo que aborda de forma dinámica los requisitos de recursos cambiantes.

Contacto Pepperdata para ver cómo nuestras soluciones de optimización de big data pueden llevar su negocio a un nivel completamente nuevo.

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ceniza mushi

Antes de unirse a Pepperdata, Ash fue presidente ejecutivo de Marianas Labs, una startup de aprendizaje profundo vendida en diciembre de 2015. Antes de eso, fue director ejecutivo de Graphite Systems, una startup de almacenamiento de big data que se vendió a EMC DSSD en agosto de 2015. Ash también se desempeñó como director de tecnología de Yahoo, como director ejecutivo de empresas públicas y privadas, y es miembro del consejo de varias empresas emergentes de tecnología. Ash asistió a la Universidad de Harvard, la Universidad de Brown y la Universidad de Stanford.

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