نشرت Yahoo مؤخرًا دراسة حالة تقارن فيها بين تكلفة وأداء تشغيل Apache Flink و Google Cloud Dataflow لأنابيب البيانات الضخمة. ووجدت الدراسة أن Dataflow أكثر فعالية من حيث التكلفة بنسبة 1.5 إلى 2 مرة مقارنةً بـ Apache Flink الذي تتم إدارته ذاتيًا في حالات الاستخدام التي تم اختبارها.
أحد الجوانب المثيرة للاهتمام في هذه الدراسة هو كيف سلطت الضوء على أهمية محرك البث Dataflow في تحسين التكلفة. يقوم محرك البث بنقل الكثير من العمليات الحسابية الثقيلة إلى الواجهة الخلفية لـ Dataflow، مما يقلل من عدد وحدات المعالجة المركزية الافتراضية المطلوبة على عمال Dataflow. ينتج عن هذا استخدام أقل للموارد، وبالتالي تكاليف أقل.
علاوة على ذلك، أكدت الدراسة على أهمية التكوين الدقيق والتجريب المستمر عند تحسين أنابيب Dataflow. تم العثور على نموذج الفواتير المستند إلى الموارد، على وجه الخصوص، ليكون فعالًا للغاية في تحسين التكاليف لأحمال العمل القائمة على الإنتاجية.
بشكل عام، توفر دراسة حالة Yahoo هذه رؤى قيمة للشركات التي تتطلع إلى تحسين أنابيب البيانات الضخمة الخاصة بها. من خلال تسليط الضوء على الفوائد الموفرة للتكاليف لـ Dataflow، لا سيما عند إقرانها بمحرك البث ونموذج الفواتير المستند إلى الموارد، فإنه يوفر دراسة حالة مقنعة للشركات للنظر في Dataflow لاحتياجات معالجة البيانات الخاصة بهم.
