Optimización de costes para el almacén de lago de datos
Este artículo abarca los principios arquitectónicos del pilar optimización de costes, cuyo objetivo es habilitar la administración de costes de forma que se maximice el valor aportado. Dado un presupuesto, la eficiencia de los costos se basa en los objetivos empresariales y la rentabilidad de la inversión. Los principios de optimización de costos pueden ayudar a lograr los objetivos empresariales y la justificación de costos.
Principios de la optimización de costos
Elegir recursos óptimos
Elija los recursos adecuados que se alinean con los objetivos empresariales y pueden controlar el rendimiento de la carga de trabajo. Al incorporar nuevas cargas de trabajo, explore las diferentes opciones de implementación y elija la que tiene la mejor relación precio/rendimiento.
Asignar recursos dinámicamente
Asigne y libere recursos dinámicamente para que coincidan con los requisitos de rendimiento. Identifique los recursos no utilizados o infrautilizados y vuelva a configurarlos, consolidarlos o desactivarlos.
Seguimiento y control del costo
El costo de las cargas de trabajo depende de la cantidad de recursos consumidos y de las tarifas que se cobran por esos recursos. Para comprender el costo de estas cargas de trabajo, supervise las cargas de trabajo para cada recurso implicado. Esto proporciona una línea base para controlar el consumo y los costos.
Además, el almacén de lago facilita la identificación precisa del uso y los costes de la carga de trabajo. Esto permite la asignación transparente de costos a propietarios de cargas de trabajo individuales. Después, pueden medir la rentabilidad de la inversión y optimizar sus recursos para reducir los costos si es necesario.
Diseño de cargas de trabajo rentables
Una ventaja clave del centro de datos es su capacidad para escalar dinámicamente. Como punto de partida, se analizan las métricas de uso y rendimiento para determinar el número inicial de instancias. Con el escalado automático, se pueden ahorrar costos adicionales eligiendo instancias más pequeñas para una carga de trabajo altamente variable o escalando horizontalmente en lugar de alcanzar el nivel de rendimiento necesario.
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