A Zipher tem consistentemente proporcionado eficiências de custo mensuráveis no Databricks enquanto melhora a estabilidade da carga de trabalho. Ela otimizou o escalonamento automático de clusters ao reduzir a troca desnecessária de nós e manter um equilíbrio constante entre a capacidade sob demanda e a capacidade spot. Observamos uma melhor utilização de DBU em clusters interativos e de trabalho, juntamente com gastos mais previsíveis e tempos de execução de trabalho mais rápidos, o que leva à redução do nosso custo geral de computação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A otimização automatizada do Zipher funciona de forma inteligente nos bastidores, analisando cargas de trabalho históricas do Databricks e ajustando os recursos com base em padrões aprendidos. Como grande parte dessa lógica é abstrata, nem sempre vemos como as decisões são tomadas, mas a experiência sem intervenção tem sido tranquila e eficaz. Mais visibilidade na lógica de escalonamento automático tornaria ainda mais fácil entender e confiar nas otimizações à medida que ocorrem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
