დიდი მონაცემთა მნიშვნელობის მაქსიმიზაცია Pepperdata's Big Data Stack ოპტიმიზაციისა და ავტომატიზირებული რეგულირებით

Pepperdata დიდი მონაცემთა ოპტიმიზაცია

სწორად გამოყენების შემთხვევაში, დიდ მონაცემებს შეუძლიათ სუპერ ძალების ოპერაციები. დიდი მონაცემები ახლა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ყველაფერში, საბანკო საქმიდან დაწყებული ჯანდაცვით დამთავრებული. დიდი მონაცემების გლობალური ბაზრის გასაოცარი ზრდის პროგნოზი, 138.9 წლის 2020 მილიარდი დოლარიდან 229.4 წლისთვის 2025 მილიარდი დოლარი, აშკარა მაჩვენებელია იმისა, რომ დიდი მონაცემები ახლა ბიზნესის ლანდშაფტის მუდმივ სტაბილურობას წარმოადგენს.

ამასთან, თქვენი დიდი მონაცემებისგან ყველაზე მეტი ღირებულების შესაქმნელად, თქვენი დიდი მონაცემთა დასტის მუდმივი რეგულირება და ოპტიმიზაცია საჭიროა, ღრუბელში თუ შენობაში. აქ შემოდის Pepperdata. Pepperdata უზრუნველყოფს ორგანიზაციებს დიდი მონაცემთა ავტომატიზირებული დიდი მონაცემთა ინფრასტრუქტურის ოპტიმიზაციას. პლატფორმა უზრუნველყოფს შეუდარებელ დაკვირვებას და ავტომატიზირებულ პარამეტრებს, რათა უზრუნველყოს თქვენი დიდი მონაცემების ინფრასტრუქტურის, აპების და პროცესების შეუფერხებლად და ეფექტურად წარმართვა, რაც უზრუნველყოფს SLA- ს დონის შესრულებას თითოეული პროგრამისთვის, ხოლო ხარჯების მართვა.

დიდი მონაცემების სწორად გამოყენებას მოითხოვს დაკვირვება და უწყვეტი რეგულირება. ეს რთულია სწორი ინსტრუმენტების გარეშე. Pepperdata გთავაზობთ ინსტრუმენტების სრულ შეკვრას ჩვენი კომპლექტის საშუალებით და ღრუბელი პროდუქტებით: Platform Spotlight, Capacity Optimizer, Query Spotlight, Streaming Spotlight და Application Spotlight. 

Pepperdata Platform Spotlight

Pepperdata Platform Spotlight გეხმარებათ 360 გრადუსიანი ხედით თქვენი დიდი მონაცემთა ინფრასტრუქტურის შესახებ. თქვენ ხედავთ ყველაფერს, მათ შორის, თუ როგორ ხდება რესურსების გამოყენება, თქვენი მტევნების ისტორიული და რეალურ დროში მოთხოვნა და რომელი პროგრამები მუშაობს ოპტიმალურ დონეზე და რომელი პროგრამები ხარჯავს რესურსებს.

თქვენ მიიღებთ დეტალურ ინტერფეისს, რომელიც აჩვენებს თქვენი ყველა მტევნის არსებით დეტალებს. როდესაც საფუძვლიანი უნდა იყოთ, შეგიძლიათ გაანადგუროთ და უფრო ღრმად ჩავუღრმავდეთ, რომ გავაანალიზოთ ნებისმიერი დიდი მონაცემების პროგრამა, რომ გაერკვეს მისი შესრულება კლასტერის კონტექსტში. როდესაც შესრულების პრობლემები წარმოიშობა, პლატფორმა Spotlight მყისიერად გასცემს გაფრთხილებებს, რომ შეგატყობინოთ უფრო სწრაფი და გადამწყვეტი რეაგირებისთვის.

რეალურ დროში შესრულებული მონაცემების საფუძველზე, Platform Spotlight წარმოქმნის იდეალურ კონფიგურაციებს კონტეინერების, რიგების და სხვა რესურსების გასწორების მიზნით, რაც უზრუნველყოფს გარანტიას და შეუფერხებლად მუშაობას რესურსების სწორი რაოდენობის ხარჯვის დროს. იგი ასევე შეისწავლის შესრულების მონაცემებს ზრდის ტენდენციების აღმოჩენისა და რესურსების მომავალი მოთხოვნების ზუსტად პროგნოზირებისთვის, განაცხადის, დატვირთვისა და პროცესის მიხედვით.

Pepperdata მოცულობის ოპტიმიზატორი

დიდი მონაცემების დასტის ხელით ოპტიმიზაცია აღარ არის ეფექტური ვარიანტი დღევანდელ კონკურენტულ სამყაროში. სიჩქარე არსებითია, როდესაც საქმე ეხება თქვენი დიდი მონაცემების გამოყენებას და მაქსიმალურად გაზრდას. Pepperdata მოცულობის ოპტიმიზატორი მუდმივად აწესრიგებს და ოპტიმიზირებს თქვენი დიდი მონაცემთა კასეტური რესურსების სწრაფი და ზუსტი კონფიგურაციის ცვლილებებით, რის შედეგადაც ხდება 50% –იანი დიდი მონაცემთა კასეტური გამტარუნარიანობა და უფრო მეტი წაღებული გაფუჭებული ტევადობა.

Pepperdata მოცულობის ოპტიმიზატორი ასევე უზრუნველყოფს მართულ ავტოსკალირებას ღრუბელში დატვირთული დატვირთვებისთვის. ჩვეულებრივი ავტომატური მასშტაბირება უზრუნველყოფს ზოგიერთ ელასტიურობას, რაც მომხმარებელს სჭირდება დიდი მონაცემების დატვირთვისთვის. ამასთან, ეს არ არის საკმარისი. Pepperdata მოცულობის ოპტიმიზატორი გონივრულად ზრდის ავტოსკალირებას, რათა უზრუნველყოს ყველა კვანძის სრულად გამოყენება დამატებითი კვანძების შექმნამდე, რაც ხელს უშლის შემდგომ ნარჩენებს დამატებითი ხარჯების შემცირებისას.

ღრუბლების მომწოდებლები უზრუნველყოფენ ინფრასტრუქტურას დატვირთვის პიკური საჭიროებების გათვალისწინებით. მაქსიმალური მოთხოვნები დაკმაყოფილებულია, მაგრამ გადაჭარბებული შემოწმება წარმოქმნის უამრავ ნარჩენს, თუ ძალიან ბევრი რესურსი დარჩა. შესაძლებლობების ოპტიმიზატორს შეუძლია წამში მიიღოს ათასობით გადაწყვეტილება, განახორციელოს რესურსების გამოყენების რეალურ დროში ანალიზი CPU- ს, მეხსიერების და I / O რესურსების გამოყენების ოპტიმიზაციისათვის მონაცემთა დიდ კლასტერებზე. საერთო შედეგია ის, რომ ჰორიზონტალური მასშტაბირება ოპტიმიზირებულია და ნარჩენები გამოირიცხება.

Pepperdata მოთხოვნის ყურადღების ცენტრში

მოთხოვნები გადამწყვეტი კომპონენტია დიდი მონაცემების კონტექსტში საუბრისას. მოთხოვნები ითხოვენ და იღებენ მონაცემებს დატვირთვისა და პროცესების შესასრულებლად და აპლიკაციების ენერგიის მისაღებად. არაოპტიმიზებულმა მოთხოვნებმა შეიძლება გამოიწვიოს დატვირთვებისა და აპების დაყოვნება. Pepperdata მოთხოვნის ყურადღების ცენტრში მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ჩაუღრმავდნენ თითოეულ მოთხოვნას და მიიღონ გამჭვირვალე ინფორმაცია მისი შესრულების და მონაცემთა ბაზის საერთო მუშაობის შესახებ.

Pepperdata Query Spotlight დაგეხმარებათ მოთხოვნის დატვირთვების დახვეწაში, გამართვაში და ოპტიმიზაციაში, მათ შორის Hive, Impala და Spark SQL. მოთხოვნების უფრო სწრაფად შესრულებისას, ხარჯები მკვეთრად იკლებს, ღრუბელში ან შენობაში.

შეკითხვის Spotlight საშუალებას აძლევს დეველოპერებს უფრო ღრმად გაეცნონ შეკითხვის დაგეგმვისა და შესრულების ინფორმაციას, სწრაფად ამოიცნონ შეკითხვის გეგმის პრობლემები, შეაფასონ მოთხოვნის შესრულება, განსაზღვრონ ბორკილები და პრობლემები, რომლებიც ხელს უწყობენ ნელ მოთხოვნებს და გადაჭრის სიჩქარის დრო. ამ ინსტრუმენტის საშუალებით, ოპერატორებს შეუძლიათ თითქმის დაუყოვნებლივ შეამცირონ პრობლემური მოთხოვნები, თუნდაც მრავალ მომხმარებლის გარემოში. შეკითხვის შესრულების შესახებ ინფორმაციის საშუალებით, მათ შეუძლიათ კლასტერული რესურსების ოპტიმიზაცია და პროდუქტიულობის ამაღლება.

Pepperdata ნაკადი ყურადღების ცენტრში

Pepperdata ნაკადი ყურადღების ცენტრში აძლევს IT ოპერაციებს და დეველოპერულ გუნდებს ერთიან და დეტალურ დაფაზე, რათა იხილონ მათი Kafka კლასტერული მაჩვენებლები რეალურ დროში ხილვადობით. გამოსავალი მათ ასევე საშუალებას აძლევს ჯანმრთელობის, თემების და ტიხრების ბროკერებს.

ეს შესანიშნავი საშუალებაა, რადგან კაფკას მიერ წარმოებული ტელემეტრიული მონაცემები უზარმაზარია და ადვილად მისადგომი არ არის, განსაკუთრებით მასიური წარმოების კლასტერებში. Kafka- ს მუშაობის მონიტორინგის გადაწყვეტილებების უმრავლესობა ვერ ახერხებს საჭირო მეტრიკის, ხილვადობისა და გამჭრიახობის ეფექტურობის ყველაზე მაღალ დონემდე გაშვების პროგრამებს.

ნაკადი Spotlight- ის ძლიერი Kafka- ს მუშაობის მონიტორინგი ასევე საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დააკონფიგურირონ Kafka- ს მუშაობის მეტრიკა და გააკეთონ შეტყობინებები Kafka- ს არატიპიური ქცევისა და მოვლენების შესახებ. ეს სიგნალები მომხმარებლებს უმარტივებს IT ინფრასტრუქტურის მოულოდნელი რყევების და შეცდომების პროაქტიული მონიტორინგი და გამოვლენა.

Pepperdata განაცხადის ყურადღების ცენტრში 

Pepperdata განაცხადის ყურადღების ცენტრში გთავაზობთ ყველა თქვენი პროგრამის სრულყოფილ, სრულყოფილ და დეტალურ სურათს ერთ, ერთიან ადგილას. ამ გადაწყვეტილებით, თქვენ აფასებთ თითოეული აპის მუშაობას და 90% -ით უფრო სწრაფად დიაგნოზირებთ პრობლემებს, რის შედეგადაც მიიღებთ უფრო სწრაფად გარჩევადობას და უკეთეს ეფექტურობას.

Pepperdata ასევე იძლევა სამუშაოს სპეციფიკურ რეკომენდაციებს თითოეული აპისთვის და საშუალებას გაძლევთ დააყენოთ შეტყობინებები, რომლებიც გააქტიურებულია კონკრეტული ქცევებით და შედეგებით, რაც მნიშვნელოვნად აფერხებს წარუმატებლობის რისკს. Pepperdata Application Spotlight დაგეხმარებათ მიაღწიოთ პროგრამის ოპტიმალურ შესრულებას მრავალქირავნულ სისტემებზე, განურჩევლად იმისა, თუ სად აწარმოებთ თქვენს დატვირთვას (მაგ., შენობაში, AWS, Azure ან Google Cloud).

Pepperdata დიდი მონაცემთა ოპტიმიზაციის უპირატესობა

Pepperdata– ს მონაცემთა დიდი ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებები დაეხმარა მსხვილ ორგანიზაციებს მრავალი ინდუსტრიის მასშტაბით, მათ შორის Fortune 500 კომპანიებში, გაზარდონ და ოპტიმიზირონ მათი დიდი მონაცემების დასტის შესრულება. Pepperdata– ს საშუალებით, მსხვილი და მცირე კომპანიები სარგებლობენ დიდი მონაცემთა დაზოგვით ინფრასტრუქტურის ხარჯებით, ამცირებენ MTTR– ს (შეკეთების საშუალო დრო) და აუმჯობესებენ მუშაობას და გამტარუნარიანობას.

  • Pepperdata დაეხმარა Fortune 100 ტექნიკურ კომპანიას დაზოგე 3.6 მილიონი დოლარიn ტექნიკის დაზოგვაში, ხოლო მცირე ზომის ხილვადობას ანიჭებს კასეტურ მაჩვენებლებს, ოპერაციულ ტენდენციებსა და არაეფექტურობას.
  • საცალო ვაჭრობის საწარმომ Pepperdata– ს საშუალებით გაზარდა მონაცემთა დიდი მონაცემების არქიტექტურა. ა გამტარუნარიანობის 30% -იანი ზრდა კომპანიას საშუალება მისცა აწარმოოს მეტი აპლიკაცია და დატვირთვა, შეამცირა MTTR 92% -ით და მოიპოვა $ 10 მილიონი დანაზოგი ინფრასტრუქტურის ხარჯვაში.
  • საერთაშორისო ჯანდაცვის კომპანია უზრუნველყოფილია 24/7 ხელმისაწვდომობა მისი სიცოცხლის შემანარჩუნებელი პროგრამების გამოყენებით Pepperdata– ს შესაძლებლობების დაგეგმვისა და ოპტიმიზატორის გადაწყვეტის გამოყენებით. გადამწყვეტი პროგრამები სარგებლობენ ინფრასტრუქტურის განახლებული დროით და გაფრთხილებები რეალურ დროში გაიცემა, როდესაც მიიღწევა ბარიერი, რაც ხელს უშლის შეფერხებებს.

მაქსიმალურად გაზარდეთ თქვენი დიდი მონაცემების მნიშვნელობა ახლა

დიდი მონაცემები მომავალია და ყველა ინდუსტრია მისკენ მიდის. მაგრამ ამ ზრდას დიდი ღირებულება აქვს. თქვენ უნდა გახსნათ თქვენი დიდი მონაცემების ძალა და ღირებულება, თუ თქვენი ორგანიზაცია გადარჩება და გამძლეობა გახდება, განსაკუთრებით ამ რთულ პერიოდებში.

რაც უფრო მეტია, რაც დიდი მონაცემების კომპლექსური პროგრამები მიგრირდება ღრუბელში, მით მეტია რესურსების არასწორად განაწილების ალბათობა. მხოლოდ 2019 წელს ღრუბლების ნარჩენებთან დაკავშირებული დანაკარგები დაახლოებით 14 მილიარდი დოლარი იყო. მას შემდეგ, რაც მთელ მსოფლიოში ეკონომიკა იწყებს პანდემიისგან თავის დაღწევას, ორგანიზაციებმა უნდა გააძლიერონ თავიანთი დიდი მონაცემთა თამაში, რადგან ყველა სხვა ადამიანი ჩხუბობს, რათა აღადგინონ თავიანთი პოზიციები თავიანთ ინდუსტრიებში.

საწარმოებმა უნდა გაითვალისწინონ, რომ ხარჯები მხოლოდ მაშინ გაიზრდება, თუ ისინი სათანადოდ არ ოპტიმიზირდებიან. ბიზნესი უნდა შეეცადოს მიიღოს მანქანაში სწავლის შედეგად მიღებული გადაწყვეტილება, რომელსაც შეუძლია სწრაფად განსაზღვროს რომელი მტევანი კარგავს ადგილს ან რესურსებს, ხოლო დინამიურად პასუხობს რესურსების ცვალებად მოთხოვნებს.

დაუკავშირდით Pepperdata- ს იმის სანახავად, თუ როგორ შეიძლება ჩვენი დიდი მონაცემების ოპტიმიზაციის გადაწყვეტილებებმა თქვენი ბიზნესი ახალ დონეზე აიყვანოს.

დარეგისტრირდით უფასო საცდელი მონაცემები

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.