क्लाउड डेटा वर्कलोड कॉफी की तरह हैं: वे कई रूपों और स्वादों में आते हैं, प्रत्येक के अलग-अलग मूल्य बिंदु होते हैं। जिस तरह आपकी दैनिक कैप्पुकिनो की आदत आपको हर महीने घर पर फोल्जर्स बनाने के लिए खर्च की गई राशि से दर्जनों गुना अधिक कीमत पर पहुंचाएगी, जिस तरह से आप क्लाउड-आधारित डेटा संसाधनों को कॉन्फ़िगर करते हैं और उनके खिलाफ क्वेरी चलाते हैं, वह आपके समग्र रूप से बड़े प्रभाव डाल सकता है। बादल खर्च.
दुर्भाग्य से, यह पता लगाना कि क्या आपका खर्च तर्कसंगत है - कॉफी और दोनों के लिए क्लाउड डेटा - चुनौतीपूर्ण हो सकता है. कोई भी आपको स्वचालित रूप से नहीं बताता है कि आप कब अपनी क्षमता से अधिक शानदार कॉफी खरीद रहे हैं, या आप अपने द्वारा चलाए जा रहे कार्यभार के लिए क्लाउड डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए आवश्यकता से अधिक भुगतान कर रहे हैं।
अब, मैं यहां आपको यह बताने के लिए नहीं हूं कि कॉफी का बजट कैसे बनाएं। लेकिन जो मैं आपको बता सकता हूं - क्योंकि यह मेरे हर दिन किए जाने वाले काम का हिस्सा है - वह यह है कि क्लाउड डेटा लागतों को कैसे प्रबंधित किया जाए। जैसा कि मैं समझाता हूं, यह सब यह समझने पर निर्भर करता है कि आपके प्रत्येक डेटा वर्कलोड की आपके व्यवसाय में क्या भूमिका है, फिर उसके अनुसार उन्हें वित्तीय संसाधन आवंटित करना।
क्लाउड डेटा लागत अनुकूलन की चुनौती
क्लाउड डेटा पर अत्यधिक खर्च साधारण गलतियों के कारण हो सकता है, जैसे कि किसी ब्लॉक स्टोरेज वॉल्यूम की आवश्यकता न होने पर उसे हटाना भूल जाना। इसे ठीक करना अपेक्षाकृत सरल प्रकार की व्यय त्रुटि है क्योंकि आमतौर पर ऐसे डेटा संसाधनों का पता लगाना आसान होता है जो किसी भी कार्यभार से जुड़े नहीं होते हैं।
जहां क्लाउड डेटा लागत अनुकूलन अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है - और जहां बहुत अधिक खर्च की जड़ निहित होती है - जब यह सुनिश्चित करने की बात आती है कि आप जिस डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का सक्रिय रूप से उपयोग कर रहे हैं वह आपकी आवश्यकताओं के लिए आदर्श है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि यह हमेशा स्पष्ट नहीं होता है कि डेटा वर्कलोड का व्यावसायिक उद्देश्य उनकी लागतों को उचित ठहराता है या नहीं। डेटा वर्कलोड को कॉन्फ़िगर करने के कई तरीके हैं, प्रत्येक का अलग-अलग लागत प्रभाव होता है। बहुत अधिक संदर्भ के बिना, यह निर्धारित करना असंभव है कि आप अपने डेटा वर्कलोड के उद्देश्य के आधार पर सर्वोत्तम कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग कर रहे हैं या नहीं।
डेटा लागत प्रबंधन उदाहरण
उदाहरण के लिए, एक क्लासिक डेटा उपयोग मामले पर विचार करें: लेनदेन संबंधी डेटा की क्वेरी करना। इस प्रकार के कार्यभार के लिए, डेटा को होस्ट करने के कई तरीके हैं। आप इसे एक में डाल सकते हैं डाटा गोदाम, उदाहरण के लिए, या विभिन्न प्रकार के डेटाबेस में। डेटा को क्वेरी करने के भी अलग-अलग तरीके हैं। आप उन क्वेरी टूल का उपयोग कर सकते हैं जो आपके डेटा वेयरहाउसिंग प्लेटफ़ॉर्म में निर्मित हैं (यदि वह वह जगह है जहां आप डेटा संग्रहीत करते हैं), या आप बाहरी समाधानों का उपयोग कर सकते हैं। आप प्रश्नों के लिए अलग-अलग स्तर के कंप्यूटिंग संसाधन भी समर्पित कर सकते हैं; अधिक गणना से आम तौर पर तेज़ क्वेरीज़ प्राप्त होंगी।
अब, यदि आपका डेटा कार्यभार मिशन-महत्वपूर्ण है - उदाहरण के लिए, यदि यह एक पूर्वानुमानित विश्लेषण सेवा का हिस्सा है जो वास्तविक समय में आपके ग्राहकों को उत्पाद सिफारिशें प्रदान करता है, जिससे राजस्व सृजन में योगदान होता है - तो आप शायद इस पर बहुत सारा पैसा खर्च करने को उचित ठहरा सकते हैं . उस स्थिति में, आप संभवतः डेटा को ऐसे वेयरहाउस में संग्रहीत करना चुनेंगे जो प्रश्नों को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और आप इसमें बहुत सारे कंप्यूटिंग संसाधन समर्पित करेंगे।
लेकिन क्या होगा यदि डेटा कार्यभार कम महत्वपूर्ण हो? उदाहरण के लिए, क्या होगा यदि यह एक ऑडिटिंग प्रक्रिया का हिस्सा है जिसे आपका व्यवसाय समय-समय पर निष्पादित करता है, लेकिन उसे वास्तविक समय में परिणाम देने की आवश्यकता नहीं है? उस स्थिति में शीर्ष स्तरीय डेटा अवसंरचना के लिए भुगतान को उचित ठहराना बहुत कठिन होगा।
संक्षेप में, यह निर्धारित करना कि आपका क्लाउड डेटा लागत-अनुकूलित है या नहीं, केवल अनावश्यक खर्च के स्पष्ट उदाहरणों की तलाश का मामला नहीं है। यह यह आकलन करने के बारे में भी है कि आप क्लाउड में डेटा वर्कलोड पर जो पैसा खर्च कर रहे हैं, वह उन व्यावसायिक परिणामों को देखते हुए सार्थक है जो वे देने में मदद करते हैं।
डेटा खर्च में दृश्यता प्राप्त करना
यह आकलन करने के लिए, आपको यह जानने की ज़रूरत है कि आप क्लाउड डेटा संसाधनों पर कितना खर्च कर रहे हैं, या आपका खर्च समय के साथ कैसे बदलता है। आपको यह भी जानना होगा कि खर्च किस व्यावसायिक उद्देश्य का समर्थन करता है, साथ ही कौन से हितधारक खर्च के लिए जिम्मेदार हैं।
इस दृश्यता को प्राप्त करने की दिशा में एक बुनियादी कदम सभी डेटा-संबंधित क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को सार्थक तरीके से टैग करना है। डेटाबेस, ब्लॉक स्टोरेज रिसोर्सेज, ऑब्जेक्ट स्टोरेज बकेट इत्यादि को ऐसे टैग के साथ लेबल किया जाना चाहिए जो यह पहचानें कि वे किस वर्कलोड का हिस्सा हैं और उन्हें प्रबंधित करने के लिए कौन जिम्मेदार है।
वह जानकारी महत्वपूर्ण है क्योंकि आप इसे खर्च करने वाले मेट्रिक्स के साथ जोड़कर यह पता लगा सकते हैं कि खर्च में बढ़ोतरी उचित है या नहीं।
उदाहरण के लिए, यदि आप डेटा क्वेरी से जुड़ी बुनियादी ढांचे की लागत में बढ़ोतरी देखते हैं, तो आप क्वेरी के उद्देश्य को पहचानने के लिए क्वेरी के टैग देख सकते हैं। हो सकता है कि वे खरीदारी के लिए धोखाधड़ी का पता लगाने का समर्थन करते हों, और बढ़ी हुई लागत खरीदारी की मात्रा में वृद्धि के कारण है। उस स्थिति में, आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि लागत वैध है और आगे बढ़ें।
लेकिन यदि इसके बजाय टैग कहते हैं कि आपके लेखांकन विभाग द्वारा त्रैमासिक रिपोर्ट तैयार करने के लिए प्रश्न चलाए जा रहे हैं, तो आप इसके बजाय परिवर्तन कर सकते हैं जो प्रश्नों की लागत को कम करते हैं - जैसे कि उन्हें बैचों में चलाना या डेटा को कम लागत वाले डेटाबेस में ले जाना . परिणामस्वरूप प्रश्नों में अधिक समय लग सकता है, लेकिन प्रश्नों और व्यवसाय के बीच संबंध को देखते हुए यह स्वीकार्य होने की संभावना है।
डेटा लागत पर स्थायी रूप से लगाम लगाना
लंबी अवधि में, आप क्लाउड डेटा लागत प्रबंधन के लिए अपने व्यवसाय के समग्र दृष्टिकोण को बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त डेटा खर्च के उदाहरणों की पहचान करने से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, आप महसूस कर सकते हैं कि बार-बार अधिक खर्च करना उन स्थितियों के कारण होता है जहां हितधारक लागत निहितार्थ को समझे बिना, प्रदर्शन बढ़ाने के लिए डेटा संसाधनों को बढ़ाते हैं। उस समस्या को दोबारा होने से रोकने के लिए, आप अपने संगठन की क्लाउड पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) नीतियों को सख्त बना सकते हैं ताकि केवल कुछ कर्मचारियों को ही डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को बढ़ाने की अनुमति मिल सके।
निष्कर्ष: डेटा लागत को नियंत्रण में रखना
क्लाउड डेटा वर्कलोड में बहुत अधिक या थोड़ा सा खर्च हो सकता है - और कभी-कभी, उनके बहुत अधिक खर्च होने के अच्छे कारण भी होते हैं। अंतर जानने के लिए, आपको अपने डेटा वर्कलोड और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के व्यावसायिक संदर्भ में गहरी दृश्यता की आवश्यकता है। जब आप डेटा खर्च की तुलना व्यावसायिक परिणामों से कर सकते हैं, तो आप व्यवस्थित रूप से इस बारे में प्रभावी निर्धारण कर सकते हैं कि क्या प्रत्येक कार्यभार की लागत उस मूल्य से उचित है जो कार्यभार आपके व्यवसाय के लिए बनाता है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/keeping-cloud-data-costs-in-check/
