据博客文章称,总体而言,Netflix的数据效率仪表盘取得了成功,它提供了“解决效率问题的巨大杠杆”。特别是,仪表盘上的海量数据仓库以及自动表格TTL建议都具有“high ROI”,因为它帮助Netflix将其数据仓库存储被占用的空间减少了10%,这相当于数十PB的存储空间。
据Netflix称,仪表板只面临一个挑战,那就是提供随时间变化的成本趋势视图。主要原因包括数据不一致、数据摄取延迟和数据资源所有者的变化等。
至于接下来的计划,Netflix发现了两个机会:一是“根据使用模式为(数据)资源使用不同的存储类”;二是“识别并积极删除未使用数据资源的上下游依赖关系。”
虽然Netflix拥有庞大的环境和相应的预算来证明建立自己的数据成本和数据效率工具是合理的,但其他公司可能会认为,部署一个多维数据观察平台是一个更容易、更经济、更有成效的价值工程和云成本优化的途径。
目前,HongKe提供了一个综合性的平台,可以帮助企业有效节省大量的数据成本。例如,HongKe Pulse通过帮助企业卸载不必要的、过度配置的软件和优化容量规划,每年帮助企业节省数百万美元。
HongKe Torch是我们的数据质量和可靠性解决方案,它提供自动化的持续性数据发现和登记。这确保了所有数据集无论存储在何处,都可以通过集中的资源清单对系统中的所有用户可见。这防止了昂贵的数据孤岛的增长,并消除了冗余数据。它还可以帮助用户轻松找到适合其应用程序的最佳数据集。这创造了一种数据成本效率和重复使用的文化,减少了新数据集和数据管道的扩散,使你的成本得到控制。