Yahoo hat kürzlich eine Fallstudie veröffentlicht, in der die Kosten und die Leistung des Betriebs von Apache Flink und Google Cloud Dataflow für umfangreiche Datenpipelines verglichen werden. Die Studie ergab, dass Dataflow in den getesteten Anwendungsfällen etwa 1,5- bis 2-mal kostengünstiger ist als selbstverwaltetes Apache Flink.
Ein interessanter Aspekt dieser Studie ist, wie sie die Bedeutung der Dataflow Streaming Engine für die Kostenoptimierung hervorhebt. Die Streaming Engine verlagert einen Großteil der rechenintensiven Aufgaben an das Dataflow-Backend und reduziert so die Anzahl der benötigten virtuellen CPUs auf den Dataflow-Workern. Dies führt zu einem geringeren Ressourcenverbrauch und damit zu niedrigeren Kosten.
Darüber hinaus unterstrich die Studie, wie wichtig eine sorgfältige Konfiguration und kontinuierliche Experimente bei der Optimierung von Dataflow-Pipelines sind. Insbesondere das ressourcenbasierte Abrechnungsmodell erwies sich als äußerst effektiv bei der Kostenoptimierung für durchsatzbasierte Workloads.
Insgesamt liefert die Fallstudie von Yahoo wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen, die ihre umfangreichen Datenpipelines optimieren möchten. Durch die Hervorhebung der Kostenvorteile von Dataflow, insbesondere in Kombination mit der Streaming Engine und dem ressourcenbasierten Abrechnungsmodell, liefert sie ein überzeugendes Argument für Unternehmen, Dataflow für ihre Datenverarbeitungsanforderungen in Betracht zu ziehen.
