Zipher - Automated Databricks Cost Optimization Bewertungen & Produktdetails

Was ich an Zipher am meisten schätze, ist, wie einfach es ist, greifbare Ergebnisse zu sehen. In meiner Rolle war ich stark in die Optimierung der Cloud-Kosten involviert und suchte nach Tools, die uns helfen könnten, unsere Ausgaben sowohl bei Cloud-Anbietern als auch bei Lieferanten zu senken. Die Lösung von Zipher war nicht nur einfach zu integrieren und erforderte nur minimale Anpassungen unsererseits, sondern hatte auch einen erheblichen Einfluss auf unsere Kosten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Hauptnachteil von Zipher besteht darin, dass seine Kostensenkungsfunktionen auf nur einen Bereich von Databricks beschränkt sind—nämlich auf Jobs—während die anderen Aspekte nicht berücksichtigt werden und andere Werkzeuge erfordern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der spark-bewusste Autoscaler ist deutlich weniger verschwenderisch als der native Autoscaler, da er den Kontext unserer Jobausführungen berücksichtigt und unnötiges Skalieren vermeidet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich glaube, dass es Potenzial gibt, die Effizienz weiter zu steigern, indem man Code-Optimierung einbezieht, anstatt sich ausschließlich auf Job-Optimierung zu konzentrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zipher hat kontinuierlich messbare Kosteneffizienzen bei Databricks geliefert und gleichzeitig die Stabilität der Arbeitslast verbessert. Es optimierte das automatische Skalieren von Clustern, indem es unnötige Knotenwechsel reduzierte und ein gleichmäßiges Gleichgewicht zwischen On-Demand- und Spot-Kapazität aufrechterhielt. Wir sahen eine verbesserte DBU-Auslastung in interaktiven und Job-Clustern, zusammen mit vorhersehbareren Ausgaben und schnelleren Job-Ausführungszeiten, was zu einer Reduzierung unserer gesamten Rechenkosten führt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ziphers automatisierte Optimierung arbeitet intelligent im Hintergrund, analysiert historische Databricks-Workloads und passt die Ressourcen basierend auf erlernten Mustern an. Da ein Großteil dieser Logik abstrahiert ist, sehen wir nicht immer, wie Entscheidungen getroffen werden, aber die freihändige Erfahrung war reibungslos und effektiv. Mehr Transparenz in der Autoskalierungslogik würde es noch einfacher machen, die Optimierungen zu verstehen und ihnen zu vertrauen, während sie geschehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zipher funktioniert genau wie versprochen, bietet bemerkenswerte Kosteneinsparungen und verbessert die Arbeitsleistung. Es half, unseren Autoscaler zu stabilisieren, indem es Schwankungen in der Cluster-Knotenkonfiguration minimierte. Nach einer unkomplizierten Einrichtung benötigt die Plattform nur sehr wenig laufende Aufmerksamkeit, und das Support-Team war durchweg reaktionsschnell und angenehm in der Zusammenarbeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Hauptnachteil ist das Fehlen von integrierten Dashboards und Metriken, was ich darauf zurückführe, dass wir frühe Anwender sind, die noch nicht aktualisiert haben. Da wir jedoch bereits über ausreichende Überwachungssysteme verfügten, um die Effektivität des Tools zu überprüfen, sahen wir keinen Grund, ein Upgrade durchzuführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Extrem einfach zu bedienen - es ist wirklich eine freihändige Lösung und Einrichtung, wie Zipher behauptet. Wir konnten auch unsere Ausgaben für Cloud-Infrastruktur und Databricks schnell reduzieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bessere Dashboards/Berichterstattung. Am Ende des Tages sehen wir jedoch die Einsparungen auf unseren Rechnungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir brauchten eine Möglichkeit, unsere Jobs auf Databricks zu optimieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Die Kosten wurden zu einem Problem, als wir skalierten. Zipher wurde schnell installiert, ohne jeglichen Aufwand von unserer Seite, und wir sahen, dass unsere Jobs sehr schnell viel, viel günstiger wurden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die dynamische Optimierung ist großartig, aber die Code-Optimierung würde es noch weiter bringen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir haben Zipher in weniger als 5 Minuten installiert und innerhalb von Wochen Einsparungen bei unseren Cloud- und Databricks-Rechnungen festgestellt. Wir haben auch keine Auswirkungen auf die Leistung bemerkt, tatsächlich sind unsere Ausfallraten erheblich gesunken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Dashboard ist nicht gut gestaltet und benötigt eine Auffrischung. Dennoch ist es immer noch benutzbar und ich kann meine Ersparnisse sehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Autoscaler bietet eine starke Kostenreduktion, was der Hauptgrund für seine Einführung ist.

Ihr Team ist sehr reaktionsschnell und unterstützend, was die Fehlersuche und Einführung erleichtert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzererfahrung ist nicht sehr reibungslos, insbesondere bei der Integration mit Zipher.

Es ist schwer klar zu verstehen, wann und wie der Autoscaler mit Databricks interagiert.

Dieser Mangel an Transparenz macht das Onboarding und die tägliche Nutzung weniger intuitiv. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zipher versprach mehr als 35% Einsparungen bei den Kosten für Databricks und AWS. Wir waren skeptisch, aber nach einem POC lieferten sie über 50% Einsparungen, und es gab keine negativen Auswirkungen auf die Leistung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht viel, vielleicht würde ich sagen, dass die Berichterstattung etwas stärker sein könnte - mehr benutzerdefinierte Drilldowns. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Großartige Sichtbarkeit mit übersichtlichen Dashboards. Konfigurierbar. Einfache Integration. Das Team ist reaktionsschnell und zugänglich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Meiner Meinung nach ist das Preismodell etwas komplex. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.