# Pepperdata Capacity Optimizer Reviews **Vendor:** Pepperdata **Category:** [Cloud-Kostenmanagement-Tools](https://www.g2.com/de/categories/cloud-cost-management) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 39 ## About Pepperdata Capacity Optimizer Pepperdata Capacity Optimizer ist die einzige Echtzeit-, automatisierte Kostenoptimierungslösung für Spark-Workloads, die Ihnen sofort bis zu 47% einsparen kann. Indem der Scheduler angewiesen wird, die tatsächliche Ressourcennutzung anstelle der zugewiesenen Ressourcen zu berücksichtigen, gewinnt Capacity Optimizer Verschwendung zurück, maximiert die Ressourcennutzung und optimiert das Autoscaling in der Cloud. Es arbeitet autonom, kontinuierlich und in Echtzeit, um Anwendungsverschwendung zurückzugewinnen. ## Pepperdata Capacity Optimizer Pros & Cons **What users like:** - Benutzer schätzen die **Leistungssteigerung** durch den Kapazitätsoptimierer, wodurch erhebliche Kosteneinsparungen und Effizienzverbesserungen erzielt werden. (4 reviews) - Benutzer heben die **erheblichen Kosteneinsparungen** durch den Pepperdata Capacity Optimizer hervor, wobei Einsparungen von bis zu 75 % bei Clustern erzielt werden. (2 reviews) - Benutzer schätzen das **effektive Ressourcenmanagement** des Pepperdata Capacity Optimizer, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und Effizienzgewinnen führt. (2 reviews) - Benutzer profitieren von **erheblichen Kosteneinsparungen** , mit Reduzierungen von bis zu 75 % bei EMR-Clustern, die sich oft schnell amortisieren. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **Analysefähigkeiten** des Pepperdata Capacity Optimizer, die Einblicke in die Jobleistung und das Management verbessern. (1 reviews) - Benutzer heben die **Kosteneffizienz** des Pepperdata Capacity Optimizer hervor, der Einsparungen liefert, die oft schnell seine Kosten decken. (1 reviews) - Kostenreduzierung (1 reviews) - Benutzer loben den **außergewöhnlichen Kundensupport** von Pepperdata, der ihre Erfahrung und den erfolgreichen Umzug zu EKS verbessert. (1 reviews) - Anpassungsfähigkeit (1 reviews) - Benutzer schätzen die **klaren und anpassbaren Dashboards** des Pepperdata Capacity Optimizer für ein effektives Leistungsmanagement. (1 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden den **Mangel an Automatisierung** frustrierend, da er wiederholtes Feintuning für optimale Leistung erfordert. (1 reviews) - Benutzer stehen vor einer **steilen Lernkurve** aufgrund der unterschiedlichen Fachkenntnisse der Entwickler bei den Empfehlungen zur Spark-Optimierung. (1 reviews) - Benutzer haben mit **Lernschwierigkeiten** zu kämpfen, da viele Entwickler nicht über die Expertise oder die Zeit verfügen, um Spark-Anwendungen effektiv zu optimieren. (1 reviews) - Benutzer finden die **begrenzte Verfügbarkeit** unterstützter Tools/Produkte einschränkend, was die allgemeine Benutzerfreundlichkeit des Pepperdata Capacity Optimizer beeinträchtigt. (1 reviews) - Benutzer empfinden die **eingeschränkte Funktionalität** aufgrund der geringen Anzahl unterstützter Werkzeuge/Produkte als Nachteil. (1 reviews) - Begrenzte Berichterstattung (1 reviews) - Schlechte Empfehlungen (1 reviews) ## Pepperdata Capacity Optimizer Reviews ### 1. Hilft, die Leistung von ETL-Jobs auf EMR- und EKS-Clustern zu verstehen. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 10, 2023 **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer am besten?** Hilft, die Leistung des EMR-Clusters und der ETL-Jobs zu verstehen und die Leistung zu optimieren. **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer nicht?** Einige UX könnten in einigen Bereichen besser sein, wie zum Beispiel beim Wechseln zwischen Clustern. **Welche Probleme löst Pepperdata Capacity Optimizer für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Hilft bei der Optimierung der Leistung von ETL-Jobs. Wir können die Engpässe identifizieren und die Spark-Parameter entsprechend anpassen, was zu einer schnelleren Verarbeitung und niedrigeren Kosten führt. ### 2. Pepperdata & Big Data Positive **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dalton W. | Associate Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 23, 2022 **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer am besten?** Pepperdata war für mein Team unerlässlich. Wir verwenden Apache-Datenaggregationstools im großen Maßstab; Pepperdata hilft uns, den Speicher- und CPU-Verbrauch mit leicht verständlichen Visualisierungen, Warnungen und Metriken zu überwachen. **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer nicht?** Pepperdata kann schwierig einzurichten sein auf neuen Knoten, die an unsere Cloud-Infrastruktur angeschlossen sind. Als mein Team einen neuen Server hinzufügen wollte, um Berechnungen durchzuführen, hätten wir einen ziemlich aufwendigen Prozess durchlaufen müssen, um Pepperdata-unterstützte Jar-Dateien zu installieren, die es Diensten ermöglichen würden, zu kommunizieren und Informationen an den Monitor zu senden. Wir entschieden uns letztendlich dafür, interne Überwachungstools für die neue Installation zu verwenden. **Welche Probleme löst Pepperdata Capacity Optimizer für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Pepperdata hält die Leistung und Nutzung von On-Premise-Ressourcen im Auge, indem es Warnungen für Anwendungen ausgibt, die konfigurierbare Ressourcenlimits überschreiten, und kann Nutzungsstatistiken pro Anwendung verfolgen. **Official Response from Ashish Sahu:** > Vielen Dank für Ihre Bewertung. Wir haben kürzlich viel Zeit damit verbracht, unsere Cloud-Installationsverfahren zu verbessern, um den Prozess zu vereinfachen. Wir bieten Bootstrap-Skripte für alle unsere unterstützten Cloud-Technologien an: Die meisten Cluster-Administratoren wählen diese Option und können Pepperdata in fünf Minuten oder weniger zu einem bestehenden Bootstrap-Skript hinzufügen. ### 3. Pepperdata hilft, Kosteneinsparungen zu identifizieren. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pepper D. | Associate Director - Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 16, 2021 **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer am besten?** Ich mag, dass Pepperdata es mir ermöglicht, verschiedene Jobs in meiner ETL-Architektur zu identifizieren, um jeden Job zu isolieren und eine Aufschlüsselung bereitzustellen von: verwendeter Rechenzeit, benötigtem Speicher, verschwendeten Ressourcen, geschätzten Kosten. **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer nicht?** Während Pepperdata eine Fülle von Informationen bietet, die zur Fehlersuche und Verbesserung der Effizienz von ETL-Architekturen genutzt werden können; habe ich festgestellt, dass es schwierig ist, ein Dashboard zu erstellen, das speziell auf meine eigenen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Zum Beispiel funktionieren die standardmäßig verfügbaren Dashboards auf Unternehmensebene gut aus der Perspektive der Person, die die Rechnung bezahlt, aber es scheint kaum bis gar keine Anleitung zu geben, wie ich eine Reihe von Dashboards erstellen kann, die sich auf meinen spezifischen Teil der im Unternehmen laufenden Jobs konzentrieren. **Empfehlungen für andere, die Pepperdata Capacity Optimizer in Betracht ziehen:** Wenn Sie die Kosten für die Berechnung tragen. **Welche Probleme löst Pepperdata Capacity Optimizer für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Problem, das ich als am relevantesten für die Lösung mit Pepperdata gefunden habe, besteht speziell darin, Engpässe und Ineffizienzen in der von mir eingerichteten ETL-Architektur zu identifizieren. Da unsere ETLs als Teil des Unternehmens von einem Team von Personen geschrieben werden, ermöglicht mir eine solche Überwachung nicht nur die Identifizierung von Jobs und ETLs, die ineffizient sind und optimiert werden könnten, sondern dient auch als Mittel zur Identifizierung von Teammitgliedern, die aufgrund des kontinuierlichen Betriebs ineffizienter und schlecht optimierter Jobs eine Weiterbildung benötigen könnten. Da ein Teil der Unternehmensstruktur auch die Prognose der Lastanforderungen zur Kapazitätsplanung berücksichtigt, können wir Pepperdata auch nutzen, um die Menge an Ressourcen zu verfolgen und zu planen, die der Cluster in Zukunft benötigen wird. **Official Response from Andy Gremett:** > Hallo, Vielen Dank für Ihr Feedback. Wir bieten maßgeschneiderte Dashboards an und wenn Sie nach etwas anderem suchen, wären wir neugierig, Ihre Anfrage/Anforderungen zu verstehen. Wir würden gerne mehr darüber erfahren, was Sie sehen möchten. Bitte kontaktieren Sie Info@pepperdata.com und lassen Sie uns wissen, wie wir Sie erreichen können. ### 4. Peperdata ist ziemlich praktisch, um Spark/Hadoop-Jobs in Bezug auf CPU-, Speicher- und Festplattennutzung zu profilieren. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 18, 2021 **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer am besten?** Es verfügt über eine YARN-Ressourcenvisualisierung, die ziemlich intuitiv ist. Die Benutzeroberfläche sieht gut aus. Außerdem gibt es einige Vorschläge zur Ressourcennutzung. **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer nicht?** 1. Manchmal gibt es eine Verzögerung bei der Datenerfassung und ich muss warten, bis die Aufgabe erledigt ist. 2. Zu teuer, um den Dienst zu kaufen. 3. Es erfordert einige Anstrengungen, um die Lösung des Anbieters an das bestehende System anzupassen. 4. Es fehlen Optionen zur Datensicherheit. **Empfehlungen für andere, die Pepperdata Capacity Optimizer in Betracht ziehen:** 1. Es kann ein angepasstes SDK, API oder Metriken bereitstellen, die ich in meiner Spark-Anwendung verwenden kann, sodass ich aus Anwendungssicht mehr Einblicke gewinnen kann. 2. Es kann Code-Level-Profiling unterstützen, das in verschiedenen Anwendungsfällen verwendet werden kann. 3. Es kann Alarmkonfigurationen unterstützen, sodass ich eine Benachrichtigung erhalte, wenn die Ressource das Kontingent überschreitet. **Welche Probleme löst Pepperdata Capacity Optimizer für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze es, um ein Speicherproblem eines Spark-Jobs zu debuggen und habe einige Fehlerbehebungen durchgeführt. Insgesamt ist es großartig. Es spart viele YARN-Ressourcen und beschleunigt meine Leistungsoptimierung. Es bietet mir Visualisierungen, um dem Management-Team die tatsächliche Frage zu erklären und ein besseres Verständnis dafür zu gewinnen, wie viel für Rechenressourcen ausgegeben wird. **Official Response from Andy Gremett:** > Hallo, Es tut uns leid zu hören, dass Sie Probleme hatten, Probleme in Pepperdata zu integrieren. Welche spezifischen Probleme sind aufgetreten? Wir sehen, dass Sie ein Nutzer im Finanzdienstleistungsbereich sind, daher verstehen wir das Bedürfnis nach Sicherheitsoptionen. Welche Datensicherheitsoptionen würden Sie gerne sehen? Bezüglich Ihres positiven Kommentars zum Debuggen von Spark-Anwendungen freuen wir uns, dass die Details Ihnen helfen, Ihre Apps zu debuggen. Wir würden gerne Ihr Feedback hören, wie wir unsere Spark-Empfehlungen weiter verbessern können. Bitte kontaktieren Sie uns unter Info@pepperdata.com, wenn Sie bereit sind, weiter zu diskutieren. Ihr Beitrag wird sehr geschätzt! ### 5. PD-Erfahrung mit AWS EMR **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 18, 2021 **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer am besten?** Dynamischer Kapazitätsoptimierer. Fähigkeit, AWS-Skalierungsanfragen abzufangen. **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer nicht?** Komplizierter Installationsprozess, bei dem statische Komponenten beteiligt sind. **Welche Probleme löst Pepperdata Capacity Optimizer für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Kostenoptimierung ### 6. PROMPT SERVICE & KUNDENFOKUS **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tom T. | Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 02, 2021 **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer am besten?** Leichtigkeit der Identifizierung der Grundursache von Clusterproblemen, reaktionsschneller und sachkundiger Support, Fähigkeit zur Optimierung von Spark-Workloads. **Was gefällt Ihnen an Pepperdata Capacity Optimizer nicht?** Fehlende MapR-spezifische Metriken & vage Rückmeldungen. **Welche Probleme löst Pepperdata Capacity Optimizer für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Super einfache und selbstverwaltete Fähigkeit, die Produktionslast in Spark-Jobs effektiv zu überwachen. Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit, die Job-Planungsparameter zu regulieren, um Ressourcen zu optimieren. **Official Response from Andy Gremett:** > Hallo Tom! Vielen Dank, dass du dir die Zeit genommen hast, deine Bewertung zu teilen. ## Pepperdata Capacity Optimizer Discussions - [Wofür wird Pepperdata Cloud Performance verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-pepperdata-cloud-performance-used-for) - [View Pepperdata Capacity Optimizer pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/pepperdata-capacity-optimizer/reviews?filters%5Bnps_score%5D%5B%5D=4§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-14+03%3A34%3A00+-0500&secure%5Bsession_id%5D=9aa77d83-61e7-444e-af74-1d608223ba72&secure%5Btoken%5D=86af769a90e1bb081a1489ba7916981f18a5d0fef04f457f4568e9271bec9b0e&format=llm_user) ## Pepperdata Capacity Optimizer Features **Transaktionen** - Automatisierung - Multi-Cloud-Verwaltung - Überwachung der Nutzung **Funktionalität** - Cloud-Konsolidierung - Cloud-Orchestrierung - Cloud-Optimierung **Bewertung** - IT-Infrastruktur - Kostenvorteil - Anwendungen **Automatisierte Ressourcenskalierung** - Automatische Ressourcenerkennung - Intelligente Skalierung **Agentic KI - AWS-Marktplatz** - Autonome Aufgabenausführung - Mehrstufige Planung - Systemübergreifende Integration **Kostenoptimierung** - Ausgabenprognose und -optimierung - Empfehlungen - Ausgaben-Tracking **Management** - Cloud-Kostenanalyse - Cloud-Sicherheit - Verwaltung von Cloud-Ressourcen - Cloud-Backup und -Wiederherstellung **Skalierungsstrategien** - Vordefinierte Optimierungsstrategien - Vorausschauende Skalierung **Verwaltung** - Reporting - Dashboards und Visualisierungen - Beachtung **Visualisierung** - Einheitliche Skalierung - Dashboard **Agentic KI - Cloud-Management-Plattformen** - Autonome Aufgabenausführung - Systemübergreifende Integration - Entscheidungsfindung **Agentic KI - Cloud-Kostenmanagement** - Autonome Aufgabenausführung - Proaktive Unterstützung - Entscheidungsfindung ## Top Pepperdata Capacity Optimizer Alternatives - [Datadog](https://www.g2.com/de/products/datadog/reviews) - 4.4/5.0 (708 reviews) - [Amazon CloudWatch](https://www.g2.com/de/products/amazon-cloudwatch/reviews) - 4.3/5.0 (363 reviews) - [Google Compute Engine](https://www.g2.com/de/products/google-compute-engine/reviews) - 4.5/5.0 (875 reviews)