Zipher - Automated Databricks Cost Optimization Reseñas y Detalles del Producto

Lo que más aprecio de Zipher es lo fácil que es ver resultados tangibles. En mi rol, estuve profundamente involucrado en la optimización de costos en la nube y en la búsqueda de herramientas que pudieran ayudar a reducir nuestros gastos tanto con proveedores de nube como con otros proveedores. La solución de Zipher no solo fue sencilla de integrar, requiriendo ajustes mínimos de nuestra parte, sino que también tuvo un impacto significativo en nuestros costos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El principal inconveniente de Zipher es que sus características de reducción de costos están limitadas a solo un área de Databricks, específicamente, los trabajos, mientras que los otros aspectos no se abordan y requieren otras herramientas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El escalador automático consciente de Spark es significativamente menos derrochador que el escalador automático nativo, ya que tiene en cuenta el contexto de nuestras ejecuciones de trabajos y evita escalados innecesarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que hay potencial para mejorar aún más la eficiencia incorporando la optimización del código, en lugar de centrarse únicamente en la optimización del trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Zipher ha proporcionado consistentemente eficiencias de costos medibles en Databricks mientras mejora la estabilidad de la carga de trabajo. Optimizó el escalado automático de clústeres al reducir el cambio innecesario de nodos y mantener un equilibrio constante entre la capacidad bajo demanda y la capacidad spot. Observamos una mejor utilización de DBU en clústeres interactivos y de trabajo, junto con un gasto más predecible y tiempos de ejecución de trabajos más rápidos, lo que lleva a reducir nuestro costo de cómputo general. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La optimización automatizada de Zipher funciona inteligentemente detrás de escena, analizando cargas de trabajo históricas de Databricks y ajustando recursos basados en patrones aprendidos. Dado que gran parte de esta lógica está abstraída, no siempre vemos cómo se toman las decisiones, pero la experiencia sin intervención ha sido fluida y efectiva. Más visibilidad en la lógica de escalado automático haría que fuera aún más fácil entender y confiar en las optimizaciones a medida que ocurren. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Zipher funciona exactamente como se prometió, proporcionando ahorros de costos notables y mejorando el rendimiento laboral. Ayudó a estabilizar nuestro autoscaler al minimizar las fluctuaciones en la configuración de los nodos del clúster. Después de una configuración sencilla, la plataforma requiere muy poca atención continua, y el equipo de soporte ha sido constantemente receptivo y agradable para trabajar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La principal desventaja es la ausencia de paneles de control y métricas integrados, lo cual sospecho se debe a que somos adoptantes tempranos que aún no hemos actualizado. Sin embargo, dado que ya teníamos sistemas de monitoreo adecuados para verificar la efectividad de la herramienta, no vimos razón para proceder con una actualización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Instalamos Zipher en menos de 5 minutos y comenzamos a ver ahorros en nuestras facturas de la nube y Databricks en cuestión de semanas. Tampoco vimos ningún efecto en el rendimiento, de hecho, nuestras tasas de fallos también disminuyeron significativamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El panel no está bien diseñado y necesita una renovación. Dicho esto, todavía es utilizable y puedo ver mis ahorros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El escalador automático ofrece una fuerte reducción de costos, que es la principal razón para adoptarlo.

Su equipo es muy receptivo y servicial, lo que facilita la resolución de problemas y la adopción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La experiencia del usuario no es muy fluida, especialmente al integrarse con Zipher.

Es difícil entender claramente cuándo y cómo el escalador automático está interactuando con Databricks.

Esta falta de transparencia hace que la incorporación y el uso diario sean menos intuitivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Zipher prometió más del 35% de ahorro en costos de databricks y aws, éramos escépticos pero después de una POC entregaron más del 50% de ahorro, y sin impactos adversos en el rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No mucho, tal vez diría que el informe podría ser un poco más sólido - más desgloses personalizados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gran visibilidad con paneles limpios. Configurable. Integración sencilla. El equipo es receptivo y accesible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo de precios es un poco complejo en mi opinión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.