Avaliações e Detalhes do Produto Zipher - Automated Databricks Cost Optimization

O que mais aprecio na Zipher é a facilidade de ver resultados tangíveis. No meu papel, estive profundamente envolvido na otimização de custos de nuvem e na busca por ferramentas que pudessem ajudar a reduzir nossas despesas tanto com provedores de nuvem quanto com fornecedores. A solução da Zipher não foi apenas fácil de integrar, exigindo ajustes mínimos da nossa parte, mas também teve um impacto significativo nos nossos custos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A principal desvantagem do Zipher é que seus recursos de redução de custos estão limitados a apenas uma área do Databricks—especificamente, jobs—enquanto os outros aspectos não são abordados e requerem outras ferramentas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O escalador automático ciente de faíscas é significativamente menos desperdiçador do que o escalador automático nativo, pois leva em consideração o contexto das execuções de nossos trabalhos e evita escalonamentos desnecessários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acredito que há potencial para aumentar ainda mais a eficiência incorporando a otimização de código, em vez de focar apenas na otimização de tarefas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Zipher tem consistentemente proporcionado eficiências de custo mensuráveis no Databricks enquanto melhora a estabilidade da carga de trabalho. Ela otimizou o escalonamento automático de clusters ao reduzir a troca desnecessária de nós e manter um equilíbrio constante entre a capacidade sob demanda e a capacidade spot. Observamos uma melhor utilização de DBU em clusters interativos e de trabalho, juntamente com gastos mais previsíveis e tempos de execução de trabalho mais rápidos, o que leva à redução do nosso custo geral de computação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A otimização automatizada do Zipher funciona de forma inteligente nos bastidores, analisando cargas de trabalho históricas do Databricks e ajustando os recursos com base em padrões aprendidos. Como grande parte dessa lógica é abstrata, nem sempre vemos como as decisões são tomadas, mas a experiência sem intervenção tem sido tranquila e eficaz. Mais visibilidade na lógica de escalonamento automático tornaria ainda mais fácil entender e confiar nas otimizações à medida que ocorrem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Zipher funciona exatamente como prometido, proporcionando economias de custo notáveis e melhorando o desempenho no trabalho. Ajudou a estabilizar nosso autoscaler ao minimizar as flutuações na configuração dos nós do cluster. Após uma configuração simples, a plataforma requer muito pouca atenção contínua, e a equipe de suporte tem sido consistentemente responsiva e agradável de se trabalhar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A principal desvantagem é a ausência de painéis e métricas integrados, o que suspeito ser devido ao fato de sermos adotantes iniciais que ainda não fizeram a atualização. No entanto, como já tínhamos sistemas de monitoramento adequados para verificar a eficácia da ferramenta, não vimos razão para prosseguir com uma atualização. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Extremamente fácil de usar - é realmente uma solução e configuração mãos-livres, como a Zipher afirma. Também conseguimos reduzir rapidamente nossos gastos com infraestrutura de nuvem e databricks. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Melhores painéis/relatórios. No final do dia, vemos as economias em nossas contas, no entanto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Precisávamos de uma maneira de otimizar nossos trabalhos no Databricks sem afetar o desempenho. O custo estava se tornando um problema à medida que escalávamos. O Zipher foi instalado rapidamente, sem nenhum esforço da nossa parte, e vimos nossos trabalhos se tornarem muito, muito menos caros muito rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A otimização dinâmica é ótima, mas a otimização de código levaria isso um passo adiante Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Instalamos o Zipher em menos de 5 minutos e começamos a ver economias em nossas contas de nuvem e Databricks em poucas semanas. Também não vimos nenhum efeito no desempenho, na verdade, nossas taxas de falha também diminuíram significativamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O painel não está bem projetado e precisa de uma atualização. Dito isso, ainda é utilizável e eu posso ver minhas economias. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O autoscaler oferece uma forte redução de custos, que é a principal razão para adotá-lo.

A equipe deles é muito responsiva e prestativa, o que facilita a resolução de problemas e a adoção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A experiência do usuário não é muito fluida, especialmente ao integrar com o Zipher.

É difícil entender claramente quando e como o autoscaler está interagindo com o Databricks.

Essa falta de transparência torna a integração e o uso diário menos intuitivos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Zipher prometeu mais de 35% de economia nos custos de databricks e AWS, estávamos céticos, mas após um POC eles entregaram mais de 50% de economia, e sem impactos adversos no desempenho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não muito, talvez eu diria que o relatório poderia ser um pouco mais forte - mais detalhamentos personalizados Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ótima visibilidade com painéis limpos. Configurável. Integração simples. A equipe é responsiva e acessível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O modelo de preços é um pouco complexo na minha opinião. Análise coletada por e hospedada no G2.com.