Le aziende hanno spostato enormi carichi di lavoro di analisi in data warehouse e lakehouse cloud, aspettandosi elasticità e insight più rapidi. Molti team si trovano invece a dover affrontare costi di elaborazione crescenti, storage duplicato e cluster sottoutilizzati. I clienti di Snowflake, ad esempio, scoprono spesso spese incontrollate legate a data warehouse virtuali inattivi e query mal ottimizzate. Anche gli utenti di Databricks si trovano spesso ad affrontare problemi simili, dovuti a processi Spark inefficienti e all'eccessiva replicazione dei dati tra i diversi ambienti.
Gartner stima che le organizzazioni sprechino una parte significativa della spesa per il cloud a causa di una gestione inadeguata dei carichi di lavoro e di risorse inutilizzate. Le piattaforme dati sono responsabili di gran parte di questo spreco, poiché le pipeline di acquisizione dati, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e le dashboard di business intelligence vengono eseguiti continuamente in diverse regioni e unità aziendali.
L'ottimizzazione dei costi ora dipende dalla disciplina architetturale piuttosto che dalla semplice scalabilità del cloud.
Come le soluzioni Big Data riducono i costi di cloud warehouse e lakehouse
Le moderne soluzioni di big data separano i carichi di lavoro in base a latenza, concorrenza e priorità aziendale. Le aziende che utilizzano dashboard finanziarie, addestramento di modelli di intelligenza artificiale e analisi in streaming all'interno di pool di calcolo condivisi in genere riscontrano contesa di risorse e costi di elaborazione elevati.
Le architetture Lakehouse riducono i costi generali disaccoppiando l'archiviazione dall'elaborazione. I team possono scalare i cluster di elaborazione in modo indipendente, mantenendo al contempo accessibili i set di dati centralizzati. Databricks ha riportato che i data warehouse SQL serverless e la gestione intelligente del carico di lavoro hanno ridotto l'attrito dell'infrastruttura per gli ambienti di analisi ad alta concorrenza.
Le organizzazioni riducono le spese anche introducendo politiche di sospensione automatica, cluster di calcolo temporanei e limiti di esecuzione delle query. Un'azienda di vendita al dettaglio che elabora dati di transazione dei clienti in più regioni ha ridotto i costi mensili del magazzino dopo aver implementato la terminazione automatica dei cluster durante i periodi di inattività.
La crescita dello storage richiede una governance del ciclo di vita
L'espansione dello storage incide silenziosamente sulla spesa cloud a lungo termine. Dati di telemetria grezzi, feed IoT, dati di clickstream e set di dati per l'addestramento dell'IA si accumulano rapidamente negli ambienti cloud.
Le grandi aziende stratificano sempre più i dati in base alla frequenza di utilizzo. I set di dati interrogati frequentemente rimangono in sistemi di archiviazione ad alte prestazioni, mentre i record storici vengono spostati in livelli di oggetti a costo inferiore. Le architetture Delta Lake e Apache Iceberg semplificano le politiche del ciclo di vita perché i metadati rimangono centralizzati sia per i set di dati strutturati che per quelli semi-strutturati.
La compressione e la deduplicazione generano anche risparmi tangibili. Le società di servizi finanziari che elaborano miliardi di eventi di mercato al giorno hanno ridotto il consumo di spazio di archiviazione dopo aver consolidato i dataset Parquet ridondanti in repository Lakehouse gestiti.
L'ottimizzazione delle query è diventata una questione di fatturato
Una progettazione SQL inadeguata e una scansione eccessiva dei dati creano notevoli inefficienze operative. I fornitori di servizi cloud addebitano i costi in base all'esecuzione dei calcoli, ai byte scansionati o al tempo di esecuzione del data warehouse. Le query inefficienti incidono direttamente sui margini di profitto.
I team di ingegneri utilizzano sempre più spesso piattaforme di osservabilità delle query per identificare i carichi di lavoro che consumano più risorse. L'eliminazione delle partizioni, le viste materializzate, i livelli di caching e i motori di esecuzione vettorializzati riducono significativamente il consumo di risorse negli ambienti analitici.
Anche l'analisi dei dati in streaming richiede un'ottimizzazione più rigorosa. Le pipeline di rilevamento delle frodi in tempo reale e i motori di raccomandazione esigono un'esecuzione a bassa latenza senza un sovradimensionamento costante. Le organizzazioni che adottano architetture basate sugli eventi con Kafka e pipeline di streaming compatte ottengono una maggiore efficienza di elaborazione su carichi di lavoro ad alto volume.
FinOps sta ridefinendo le operazioni sui dati aziendali
Le pratiche FinOps si estendono ormai profondamente all'ingegneria analitica. I team di dati monitorano il costo per dashboard, il costo per ciclo di addestramento del modello e i modelli di consumo a livello di carico di lavoro, anziché esaminare le fatture cloud aggregate.
Le aziende allineano sempre più la proprietà delle piattaforme alla responsabilità finanziaria. Le unità aziendali che utilizzano risorse di analisi su larga scala ottengono visibilità sul comportamento delle query, sulla crescita dello spazio di archiviazione e sulle tendenze di elaborazione. Tale trasparenza migliora la governance e riduce l'espansione incontrollata tra i diversi ambienti.
Raggiungi le aziende che cercano soluzioni per la modernizzazione dei magazzini, l'ottimizzazione dell'analisi dei dati basata su FinOps e l'aggiornamento di infrastrutture dati scalabili tramite il marketing basato sull'intento. I programmi di generazione di lead favoriscono inoltre una conversione più rapida nei clienti del settore tecnologico di alto valore.
