Khối lượng công việc dữ liệu trên đám mây giống như cà phê: Chúng có nhiều dạng và hương vị, mỗi loại có mức giá khác nhau. Giống như thói quen uống cà phê cappuccino hàng ngày của bạn sẽ khiến bạn tốn hàng chục lần mỗi tháng số tiền bạn bỏ ra để pha Folgers mỗi sáng tại nhà, cách bạn định cấu hình tài nguyên dữ liệu dựa trên đám mây và chạy truy vấn đối với chúng có thể có tác động lớn đến tổng thể của bạn. chi tiêu trên đám mây.

Thật không may, việc tìm hiểu xem chi tiêu của bạn có hợp lý hay không – đối với cả cà phê và dữ liệu đám mây – có thể là thử thách. Không ai tự động cho bạn biết khi nào bạn mua cà phê ngon hơn mức bạn có thể mua hoặc khi nào bạn đang trả nhiều tiền hơn cho cơ sở hạ tầng dữ liệu đám mây so với mức cần thiết cho khối lượng công việc bạn đang chạy.

Bây giờ, tôi không ở đây để hướng dẫn bạn cách lập ngân sách cho cà phê. Nhưng điều tôi có thể nói với bạn – vì đó là một phần công việc tôi làm hàng ngày – là cách quản lý chi phí dữ liệu đám mây. Như tôi giải thích, tất cả đều tập trung vào việc hiểu vai trò của từng khối lượng công việc dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn, sau đó phân bổ nguồn tài chính cho chúng phù hợp.

Thách thức tối ưu hóa chi phí dữ liệu đám mây

Việc chi tiêu quá mức cho dữ liệu đám mây có thể xảy ra do những lỗi đơn giản, chẳng hạn như quên xóa khối lượng lưu trữ sau khi bạn không còn cần đến nó nữa. Đây là một loại lỗi chi tiêu tương đối đơn giản để sửa vì thường dễ dàng phát hiện các tài nguyên dữ liệu không được kết nối với bất kỳ khối lượng công việc nào.

Khi việc tối ưu hóa chi phí dữ liệu đám mây trở nên khó khăn hơn – và gốc rễ của nhiều khoản chi tiêu quá mức – là khi cần đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng dữ liệu bạn đang sử dụng là lý tưởng cho nhu cầu của mình.

Đó là bởi vì không phải lúc nào cũng rõ liệu mục đích kinh doanh của khối lượng công việc dữ liệu có phù hợp với chi phí của chúng hay không. Có nhiều cách để định cấu hình khối lượng công việc dữ liệu, mỗi cách có tác động chi phí khác nhau. Nếu không có nhiều ngữ cảnh thì không thể xác định liệu bạn có đang sử dụng cấu hình tốt nhất hay không dựa trên mục đích của khối lượng công việc dữ liệu của mình.

Ví dụ về quản lý chi phí dữ liệu

Ví dụ: hãy xem xét trường hợp sử dụng dữ liệu cổ điển: truy vấn dữ liệu giao dịch. Đối với loại khối lượng công việc này, có nhiều cách để lưu trữ dữ liệu. Bạn có thể đặt nó trong một kho dữ liệu, ví dụ, hoặc trong các loại cơ sở dữ liệu khác nhau. Ngoài ra còn có các cách tiếp cận khác nhau để truy vấn dữ liệu. Bạn có thể sử dụng các công cụ truy vấn được tích hợp vào nền tảng lưu trữ dữ liệu của mình (nếu đó là nơi bạn lưu trữ dữ liệu) hoặc bạn có thể sử dụng các giải pháp bên ngoài. Bạn cũng có thể dành nhiều mức tài nguyên điện toán khác nhau cho các truy vấn; tính toán nhiều hơn thường sẽ dẫn đến các truy vấn nhanh hơn.

Bây giờ, nếu khối lượng công việc dữ liệu của bạn có vai trò quan trọng - ví dụ: nếu đó là một phần của dịch vụ phân tích dự đoán cung cấp đề xuất sản phẩm cho khách hàng của bạn theo thời gian thực, từ đó góp phần tạo doanh thu - bạn có thể có lý do chính đáng để chi nhiều tiền cho nó . Trong trường hợp đó, bạn có thể chọn lưu trữ dữ liệu trong một kho được thiết kế để tối ưu hóa các truy vấn và bạn sẽ dành nhiều tài nguyên điện toán cho dữ liệu đó.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu khối lượng công việc dữ liệu ít quan trọng hơn? Chẳng hạn, điều gì sẽ xảy ra nếu đó là một phần của quy trình kiểm toán mà doanh nghiệp của bạn thực hiện định kỳ nhưng không nhất thiết phải mang lại kết quả theo thời gian thực? Sẽ khó hơn rất nhiều để biện minh cho việc trả tiền cho cơ sở hạ tầng dữ liệu hàng đầu trong trường hợp đó.

Nói tóm lại, việc xác định xem dữ liệu đám mây của bạn có được tối ưu hóa chi phí không chỉ là vấn đề tìm kiếm các trường hợp chi tiêu không cần thiết rõ ràng. Đó cũng là việc đánh giá xem số tiền bạn chi cho khối lượng công việc dữ liệu trên đám mây có hợp lý hay không dựa trên kết quả kinh doanh mà chúng giúp mang lại.

Đạt được khả năng hiển thị về chi tiêu dữ liệu

Để thực hiện đánh giá đó, bạn cần biết nhiều hơn những gì bạn đang chi tiêu cho tài nguyên dữ liệu đám mây hoặc mức chi tiêu của bạn thay đổi như thế nào theo thời gian. Bạn cũng cần biết mục đích kinh doanh nào được chi tiêu hỗ trợ, cũng như các bên liên quan nào chịu trách nhiệm chi tiêu.

Một bước cơ bản để đạt được khả năng hiển thị này là gắn thẻ tất cả cơ sở hạ tầng đám mây liên quan đến dữ liệu theo cách có ý nghĩa. Cơ sở dữ liệu, tài nguyên lưu trữ khối, nhóm lưu trữ đối tượng, v.v. phải được gắn nhãn bằng các thẻ xác định khối lượng công việc mà chúng thuộc về và ai chịu trách nhiệm quản lý chúng.

Thông tin đó rất quan trọng vì bạn có thể kết hợp nó với các số liệu chi tiêu để tìm hiểu xem liệu mức chi tiêu tăng đột biến có chính đáng hay không.

Ví dụ: nếu bạn nhận thấy chi phí cơ sở hạ tầng liên quan đến truy vấn dữ liệu tăng lên, bạn có thể xem thẻ cho truy vấn để xác định mục đích của truy vấn là gì. Có thể họ hỗ trợ phát hiện gian lận khi mua hàng và chi phí tăng lên là do số lượng mua hàng tăng lên. Trong trường hợp đó, bạn có thể kết luận rằng chi phí đó là hợp lý và tiếp tục.

Tuy nhiên, nếu các thẻ thay vào đó cho biết rằng các truy vấn đang được bộ phận kế toán của bạn thực hiện để chuẩn bị báo cáo hàng quý thì thay vào đó, bạn có thể thực hiện các thay đổi để giảm chi phí của các truy vấn – chẳng hạn như chạy chúng theo đợt hoặc di chuyển dữ liệu sang cơ sở dữ liệu có chi phí thấp hơn . Do đó, các truy vấn có thể mất nhiều thời gian hơn nhưng điều đó có thể được chấp nhận do mối quan hệ giữa các truy vấn và doanh nghiệp.

Kiểm soát chi phí dữ liệu vĩnh viễn

Về lâu dài, bạn có thể sử dụng thông tin chi tiết thu được từ việc xác định các trường hợp chi tiêu dữ liệu vượt mức để cải thiện cách tiếp cận tổng thể của doanh nghiệp trong việc quản lý chi phí dữ liệu trên đám mây.

Ví dụ: bạn có thể nhận ra rằng việc chi tiêu quá mức thường xuyên là do các tình huống trong đó các bên liên quan tăng quy mô tài nguyên dữ liệu nhằm tăng hiệu suất mà không hiểu ý nghĩa của chi phí. Để ngăn sự cố đó tái diễn, bạn có thể đặt ra các chính sách quản lý quyền truy cập và nhận dạng (IAM) trên đám mây của tổ chức mình chặt chẽ hơn để chỉ một số nhân viên nhất định mới có quyền mở rộng quy mô cơ sở hạ tầng dữ liệu. 

Kết luận: Kiểm soát chi phí dữ liệu

Khối lượng công việc dữ liệu trên đám mây có thể tốn nhiều hoặc ít chi phí – và đôi khi, có những lý do chính đáng khiến chúng tốn nhiều chi phí. Để biết sự khác biệt, bạn cần có cái nhìn sâu sắc về bối cảnh kinh doanh của khối lượng công việc dữ liệu và cơ sở hạ tầng đám mây. Khi bạn có thể so sánh việc chi tiêu dữ liệu với kết quả kinh doanh, bạn có thể đưa ra quyết định hiệu quả một cách có hệ thống về việc liệu chi phí của mỗi khối lượng công việc có phù hợp với giá trị mà khối lượng công việc đó tạo ra cho doanh nghiệp của bạn hay không.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/keeping-cloud-data-costs-in-check/