काली मिर्च के बड़े डेटा स्टैक ऑप्टिमाइज़ेशन और स्वचालित ट्यूनिंग के साथ बड़े डेटा मूल्य को अधिकतम करना

Pepperdata बिग डेटा ऑप्टिमाइज़ेशन

जब सही तरीके से लीवरेज किया जाता है, तो बड़ा डेटा सुपरपावर ऑपरेशन कर सकता है। बिग डेटा अब बैंकिंग से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक हर चीज में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। वैश्विक बड़े डेटा बाजार का चौंका देने वाला विकास पूर्वानुमान, 138.9 में $ 2020 बिलियन से 229.4 तक $ 2025 बिलियन, एक स्पष्ट संकेत है कि बड़ा डेटा अब व्यापार परिदृश्य में एक स्थायी स्थिरता है।

हालांकि, आपके बड़े डेटा से सबसे अधिक मूल्य उत्पन्न करने के लिए, आपके बड़े डेटा स्टैक को लगातार ट्यून और अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है, चाहे वह क्लाउड में या परिसर में हो। यह वह जगह है जहाँ पेप्परडेटा आता है। पीपरडेटा व्यापक और स्वचालित बड़े डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर अनुकूलन के साथ संगठन प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म आपके बड़े डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, ऐप्स और प्रक्रियाओं को सुचारू रूप से और कुशलता से चलाने के लिए अद्वितीय अवलोकन और स्वचालित ट्यूनिंग प्रदान करता है, जिससे लागत को बनाए रखते हुए हर एप्लिकेशन के लिए SLA- स्तर का प्रदर्शन सुनिश्चित होता है।

उचित रूप से बड़े डेटा का लाभ उठाने के लिए अवलोकन और निरंतर ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। यह सही उपकरण के बिना कठिन है। Pepperdata, ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड उत्पादों के हमारे सूट के माध्यम से टूल का पूर्ण स्टैक प्रदान करता है: प्लेटफ़ॉर्म स्पॉटलाइट, क्षमता ऑप्टिमाइज़र, क्वेरी स्पॉटलाइट, स्ट्रीमिंग स्पॉटलाइट और एप्लिकेशन स्पॉटलाइट। 

Pepperdata प्लेटफार्म स्पॉटलाइट

Pepperdata प्लेटफार्म स्पॉटलाइट आपको अपने बड़े डेटा अवसंरचना के 360-डिग्री दृश्य के लिए व्यवहार करता है। आप सब कुछ देखते हैं, जिसमें संसाधनों का उपयोग कैसे किया जाता है, आपके समूहों की ऐतिहासिक और वास्तविक समय की मांग, और कौन से अनुप्रयोग इष्टतम स्तर पर चल रहे हैं और कौन से एप्लिकेशन संसाधनों को बर्बाद कर रहे हैं।

आपको एक विस्तृत इंटरफ़ेस मिलता है जो आपके सभी समूहों के आवश्यक विवरण प्रदर्शित करता है। और जब आपको पूरी तरह से तैयार होने की आवश्यकता होती है, तो आप क्लस्टर के संदर्भ में इसके प्रदर्शन को समझने के लिए किसी भी बड़े डेटा एप्लिकेशन का विश्लेषण करने के लिए गहराई से खुदाई और खुदाई कर सकते हैं। जब भी प्रदर्शन के मुद्दे उठते हैं, तो प्लेटफ़ॉर्म स्पॉटलाइट तुरंत आपको तेज़ और निर्णायक प्रतिक्रिया को लागू करने के लिए सूचित करने के लिए अलर्ट जारी करता है।

वास्तविक समय के प्रदर्शन डेटा के आधार पर, प्लेटफ़ॉर्म स्पॉटलाइट, कंटेनरों, कतारों और अन्य संसाधनों को अधिकार देने के लिए आदर्श कॉन्फ़िगरेशन उत्पन्न करेगा, संसाधनों की सही मात्रा का उपभोग करते हुए चिकनी और निर्बाध संचालन की गारंटी देगा। यह विकास के रुझानों की खोज करने के लिए प्रदर्शन डेटा को भी देखता है और भविष्य में प्रति एप्लिकेशन, कार्यभार और प्रक्रिया के लिए संसाधन आवश्यकताओं की सटीक भविष्यवाणी करता है।

पीपरडेटा क्षमता ऑप्टिमाइज़र

बड़े डेटा स्टाॅक का मैन्युअल ऑप्टिमाइजेशन आज की प्रतिस्पर्धात्मक दुनिया में एक व्यवहार्य विकल्प नहीं रह गया है। स्पीड तब ​​सार है जब यह आपके बड़े डेटा का उपयोग और अधिकतम करने के लिए आता है। पीपरडेटा क्षमता ऑप्टिमाइज़र लगातार धुन और तेज और सटीक कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन के साथ अपने बड़े डेटा क्लस्टर संसाधनों का अनुकूलन करता है, जिसके परिणामस्वरूप 50% बड़े डेटा क्लस्टर थ्रूपुट और अधिक पुनरावृत्त व्यर्थ क्षमता है।

Pepperdata कैपेसिटी ऑप्टिमाइज़र भी क्लाउड में चल रहे वर्कलोड के लिए प्रबंधित ऑटोस्कोलिंग प्रदान करता है। पारंपरिक ऑटो-स्केलिंग कुछ लोच प्रदान करता है जो ग्राहकों को अपने बड़े डेटा वर्कलोड की आवश्यकता होती है। हालांकि, यह पर्याप्त नहीं है। Pepperdata क्षमता ऑप्टिमाइज़र समझदारी से सभी नोड्स को अतिरिक्त नोड्स बनाने से पहले पूरी तरह से उपयोग किया जाता है, यह सुनिश्चित करने के लिए ऑटोसालिंग को बढ़ाता है, अतिरिक्त लागत में कटौती करते हुए आगे की बर्बादी को रोकता है।

क्लाउड प्रदाता कार्यभार की चरम जरूरतों के आधार पर बुनियादी ढांचे का प्रावधान करते हैं। अधिकतम आवश्यकताएं पूरी होती हैं, लेकिन अगर बहुत सारे संसाधन बचे हैं, तो ओवरप्रोविजनिंग बहुत सारा कचरा उत्पन्न करती है। क्षमता ऑप्टिमाइज़र बड़े डेटा क्लस्टर्स पर सीपीयू, मेमोरी और आई / ओ संसाधनों के उपयोग का अनुकूलन करने के लिए संसाधन उपयोग का वास्तविक समय विश्लेषण करते हुए, प्रति सेकंड हजारों निर्णय लेने में सक्षम है। समग्र प्रभाव यह है कि क्षैतिज स्केलिंग को अनुकूलित किया जाता है और अपशिष्ट को समाप्त किया जाता है।

पेपरपरता क्वेरी स्पॉटलाइट

बड़े डेटा के संदर्भ में बोलते समय क्वेरी महत्वपूर्ण घटक हैं। कार्यभार और प्रक्रियाओं को पूरा करने और अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करने में मदद के लिए क्वेरीज़ अनुरोध और डेटा प्राप्त करती हैं। अडॉप्ट किए गए क्वेश्चंस वर्कलोड और ऐप्स को पिछड़ सकते हैं। पेपरपरता क्वेरी स्पॉटलाइट उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक क्वेरी में गहराई से डिलीवर करने और इसके निष्पादन और डेटाबेस के समग्र प्रदर्शन पर व्यावहारिक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

Pepperdata क्वेरी स्पॉटलाइट आपको हाइव, इम्पाला और स्पाइस एसक्यूएल सहित क्वेरी वर्कलोड को ट्यून, डीबग और ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करता है। अपने कार्यों को तेज़ी से करने वाले प्रश्नों के साथ, लागत बहुत कम हो जाती है, चाहे बादल या ऑन-प्रिमाइसेस।

क्वेरी स्पॉटलाइट डेवलपर्स को क्वेरी योजना और निष्पादन जानकारी में गहराई से देखने की अनुमति देता है, जल्दी से क्वेरी योजना समस्याओं, गेज क्वेरी प्रदर्शन, पिनप्वाइंट बाधाओं और धीमी गति से प्रश्नों में योगदान करने वाले मुद्दों की पहचान करता है, और संकल्प के लिए गति का समय। इस उपकरण के साथ, ऑपरेटर बहु-उपयोगकर्ता वातावरण में भी समस्याग्रस्त प्रश्नों को लगभग तुरंत कम करने में सक्षम हैं। क्वेरी प्रदर्शन अंतर्दृष्टि के साथ, वे क्लस्टर संसाधनों को अनुकूलित कर सकते हैं और उत्पादकता बढ़ा सकते हैं।

Pepperdata स्ट्रीमिंग स्पॉटलाइट

Pepperdata स्ट्रीमिंग स्पॉटलाइट वास्तविक समय की दृश्यता के साथ अपने काफ्का क्लस्टर मैट्रिक्स को देखने के लिए आईटी संचालन और डेवलपर टीमों को एकीकृत और विस्तृत डैशबोर्ड देता है। समाधान भी उन्हें दलाल स्वास्थ्य, विषयों और विभाजन के लिए सक्षम बनाता है।

यह एक उत्कृष्ट उपकरण है क्योंकि काफ़्का द्वारा उत्पन्न टेलीमेट्री डेटा विशाल है और आसानी से सुलभ नहीं है, विशेष रूप से बड़े पैमाने पर उत्पादन समूहों में। अधिकांश कफ़्का प्रदर्शन निगरानी समाधान दक्षता-क्षमता के उच्चतम स्तर तक स्ट्रीमिंग अनुप्रयोगों को चलाने के लिए बहुत आवश्यक मीट्रिक, दृश्यता और अंतर्दृष्टि देने में विफल होते हैं।

स्पॉटलाइट के शक्तिशाली काफ्का प्रदर्शन की निगरानी करने से उपयोगकर्ताओं को काफ्का प्रदर्शन मैट्रिक्स को कॉन्फ़िगर करने और एटिपिकल काफ्का व्यवहार और घटनाओं के लिए अलर्ट बनाने की अनुमति मिलती है। ये अलर्ट उपयोगकर्ताओं को नियमित रूप से निगरानी करने और अप्रत्याशित आईटी अवसंरचना के उतार-चढ़ाव और त्रुटियों का पता लगाने में आसान बनाते हैं।

Pepperdata अनुप्रयोग स्पॉटलाइट 

Pepperdata अनुप्रयोग स्पॉटलाइट एक एकल, एकीकृत स्थान में अपने सभी ऐप्स की एक व्यापक, पूरी तरह से विस्तृत तस्वीर देता है। इस समाधान के साथ, आप प्रत्येक एप्लिकेशन के प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं और 90% मुद्दों का तेजी से निदान करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से समाधान और बेहतर समग्र दक्षता प्राप्त होती है।

पीपरडाटा प्रत्येक ऐप के लिए नौकरी-विशिष्ट सिफारिशें भी देता है और आपको विशिष्ट व्यवहारों और परिणामों द्वारा सक्रिय होने वाले नोटिफिकेशन सेट करने देता है, जो विफलता के किसी भी जोखिम को रोकते हैं। Pepperdata अनुप्रयोग स्पॉटलाइट आपको मल्टी-टेनेंट सिस्टम पर इष्टतम अनुप्रयोग प्रदर्शन प्राप्त करने में मदद करता है, भले ही आप अपने वर्कलोड (जैसे, ऑन-प्रिमाइसेस, AWS, Azure, या Google क्लाउड) को चलाते हों।

Pepperdata बड़ा डेटा अनुकूलन लाभ

Pepperdata के बड़े डेटा स्वचालन समाधानों ने फॉर्च्यून 500 कंपनियों सहित कई उद्योगों में प्रमुख संगठनों की मदद की है, ताकि उनके बड़े डेटा स्टैक के प्रदर्शन को बढ़ाने और अनुकूलित किया जा सके। पेप्परडाटा के साथ, बड़ी और छोटी कंपनियों को बड़े डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर खर्च में भारी बचत का आनंद मिलता है, एमटीटीआर (मीन टाइम टू रिपेयर), और बेहतर प्रदर्शन और थ्रूपुट।

  • Pepperdata ने एक फॉर्च्यून 100 टेक कंपनी की मदद की $ 3.6 मिलियो बचाओएन हार्डवेयर बचत में क्लस्टर हाइलाइट्स, ऑपरेशनल ट्रेंड और अक्षमताओं को देखते हुए।
  • एक फॉर्च्यून 100 खुदरा उद्यम ने पेप्परडाटा के साथ अपने बड़े डेटा आर्किटेक्चर के प्रदर्शन को बढ़ाया। ए थ्रूपुट में 30% की वृद्धि कंपनी को अधिक ऐप और वर्कलोड चलाने, एमटीटीआर में 92% की कटौती करने और बुनियादी ढांचे के खर्च में $ 10 मिलियन की बचत करने में सक्षम बनाया।
  • एक अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा कंपनी 24/7 उपलब्धता सुनिश्चित की Pepperdata की क्षमता योजना और ऑप्टिमाइज़र समाधान का उपयोग करके अपने जीवन रक्षक अनुप्रयोगों का उपयोग करें। महत्वपूर्ण अनुप्रयोग बुनियादी सुविधाओं का आनंद लेते हैं और वास्तविक समय के अलर्ट जारी किए जाते हैं, जब कस्टम थ्रेसहोल्ड पहुंच जाते हैं, विफलताओं को रोकते हैं।

अपने बड़े डेटा का मान अधिकतम करें

बड़ा डेटा भविष्य है और हर उद्योग इसकी ओर बढ़ रहा है। लेकिन यह वृद्धि एक बड़ी लागत के साथ आती है। यदि आपके संगठन को जीवित रहना और लचीला बनना है, तो विशेष रूप से इन कठिन समय में आपको अपने बड़े डेटा की शक्ति और मूल्य को अनलॉक करना होगा।

जितना अधिक जटिल बिग-डेटा एप्लिकेशन क्लाउड पर माइग्रेट होते हैं, संसाधनों के गलत उपयोग की संभावना उतनी ही अधिक होती है। अकेले 2019 में, क्लाउड कचरे के कारण होने वाले नुकसान की राशि लगभग 14 बिलियन डॉलर थी। चूंकि दुनिया भर की अर्थव्यवस्थाएं महामारी से उबरने लगी हैं, इसलिए संगठनों को अपने बड़े डेटा गेम को आगे बढ़ाने की जरूरत है क्योंकि हर कोई अपने संबंधित उद्योगों में अपने पदों को फिर से स्थापित करने के लिए हाथापाई करता है।

उद्यमों को यह ध्यान रखना चाहिए कि लागत तभी बढ़ेगी जब वे ठीक से अनुकूलन नहीं करेंगे। व्यवसाय को मशीन-सीखने-संचालित समाधान को अपनाने का प्रयास करना चाहिए जो तेज़ी से पिनपॉइंट कर सकता है कि कौन से क्लस्टर अंतरिक्ष या संसाधनों को बर्बाद कर रहे हैं, जबकि गतिशील रूप से बदलती संसाधन आवश्यकताओं को संबोधित करते हैं।

काली मिर्च का संपर्क करें यह देखने के लिए कि हमारे बड़े डेटा ऑप्टिमाइज़ेशन समाधान आपके व्यवसाय को एक नए स्तर तक कैसे बढ़ा सकते हैं।

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