Panoramica dei prezzi di Decodable

Avevo pianificato di provare Decodable per forse un giorno successivo migrare una pipeline precedentemente batch. Ha funzionato bene ed era economico, ma non avevo mai dati in tempo reale per i test.

Dopo circa 3 ore di smanettamento in un lento pomeriggio di martedì, non solo ho finito i miei test, ma ho effettivamente migrato l'intera pipeline. E ho ridotto il debito tecnico nel frattempo, poiché ora ci sono meno sistemi da mantenere.

Ho controllato il mio stream alcune volte, ma non ho mai dovuto regolare nulla (finora). Funziona semplicemente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il mio flusso elabora solo circa 1 o 2 record al secondo - anche i compiti piccoli sono sovradimensionati per questo. Per risparmiare energia e risorse, anche dimensioni di compiti ancora più piccole (forse condividendo le risorse dei compiti?) sarebbero fantastiche :) Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Decodable è uno strumento che sblocca molti casi d'uso per noi che in precedenza non erano raggiungibili per il nostro team. Con le nostre pipeline AI, richiediamo che gli aggiornamenti dei clienti abbiano effetto immediato. Ad esempio, se cambiano un documento (PDF, DOCX), abbiamo bisogno che venga aggiornato e reindicizzato nei nostri database vettoriali in modo che le nuove informazioni possano emergere nelle pipeline AI. Sarebbe impossibile eseguire questi aggiornamenti in modo tempestivo se ci affidassimo a lavori batch.

Decodable è molto efficace nel semplificare il monitoraggio di questi aggiornamenti (attraverso il Change Data Capture) e nell'eseguire gli aggiornamenti attraverso una pipeline personalizzata per noi. Per i casi d'uso che letteralmente hanno solo bisogno di spostare dati da un punto A a un punto B, Decodable è molto più semplice e non richiede molta manutenzione del codice.

Lo streaming in tempo reale richiederà sempre impegno e un diverso modo di pensare. Il team di Decodable ha fatto un ottimo lavoro nell'astrarre una grande quantità di complessità, permettendoci di concentrarci sulla nostra logica di business. Il supporto è stato eccellente per tutto il tempo, il che è importante per un team come il nostro che non era abituato a Flink.

Quando si tratta di semplificare l'infrastruttura per le esigenze di streaming, è qui che Decodable brilla davvero. Non siamo preoccupati di mantenere l'uptime dell'infrastruttura Kafka e Flink, che può essere molto lavoro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il team di Decodable si muove velocemente, ma come uno dei primi adottanti, abbiamo certamente dovuto adattarci ad alcune limitazioni. Ad esempio, abbiamo usato Java Flink anche se il nostro team era più a suo agio con Python. Un mese dopo quella decisione, è stato lanciato PyFlink Beta. Abbiamo anche dovuto fare un lavoro extra intorno a CI/CD. Al ritmo di Decodable, però, sono fiducioso che avranno un prodotto significativamente raffinato nei prossimi mesi. Il team di supporto è stato super reattivo con noi. Se solo la nostra tempistica fosse stata di uno o due mesi più tardi, avremmo avuto un tempo molto più facile.

Simile a quanto sopra, il processo di aggiornamento delle pipeline non è ancora del tutto raffinato. Richiede un po' di lavoro extra da parte nostra per scrivere alcuni script di aiuto.

Batch vs streaming può anche richiedere un cambiamento di mentalità a cui ci si deve abituare. Ad esempio, le join sono significativamente più complicate. Questo non è colpa del team di Decodable, però, è solo un dato di fatto che lo streaming sarà un po' più complicato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.