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클라우드 비용의 누락된 링크

클라우드 비용의 누락된 링크
모든 컴퓨터 플랫폼의 세 가지 기본 기능 구성 요소인 컴퓨팅, 스토리지 및 전송이 있습니다. 우리는 컴퓨팅과 스토리지가 무엇인지 알고 있습니다. 전송은 스토리지와 컴퓨팅 간에 데이터를 이동하는 기능입니다. 확장 가능한 리소스 측면에서 가장 비싼 세 가지 중 가장 비싼 전송은 입력/출력(I/O)이라고 도합니다.

BYNET을 통해 테라데이트 Vantage의 매우 효율적인 운송 관리는 원래의 공유 되지 않는 아키텍처가 구상된 이래로 선형 확장성에서 Vantage의 성공의 초석이었습니다.

클라우드 프로모션의 단순한 메시징에서 이러한 추세는 컴퓨팅 과 스토리지의 분리뿐만 아니라 컴퓨팅 및 스토리지의 독립적인 확장에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 언급된 운송의 중요한 특성은 거의 없으며 누락된 링크입니다.

Compute는 데이터 및 저장소 데이터에 대한 계산을 수행하지만 해당 데이터는 먼저 저장소에서 계산으로 이동해야 합니다.

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운송 비용에 주의를 기울여야 하는 이유

Vantage는 데이터 이동이 없는 정적 컴퓨팅 및 스토리지만을 기반으로 하는 다른 플랫폼과 비교할 때 비용이 많이 드는 것처럼 보입니다. 워크로드가 적용되고 데이터가 계산과 저장소 간에 전송되면 전송 비용은 역 모양이 됩니다. 당신은 다른 플랫폼이 Vantage보다 더 비싼 성장것을 발견 할 것이다.

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확장 증가 비용을 검사하기만 하면 기하급수적 패턴이 표시됩니다. 주황색으로 Vantage는 증가된 워크로드를 수용하기 위해 선형 단위로 확장할 수 있습니다. 파란색의 또 다른 클라우드 플랫폼은 각 증분에 대해 2배씩 확장됩니다. 또한 자동 크기 조정으로 이 지수 배율 조정을 자동으로 수행할 수 있으며 관련 비용이 빠르게 두 배, 세 배, 빠르게 증가할 것으로 간주합니다.

구매한 것을 보다 효과적으로 활용하십시오.

확장이 증가하는 워크로드에 응답하는 유일한 방법은 아닙니다. 워크로드는 Merriam-Webster에 의해"일반적으로 특정 기간 내에 수행되거나 수행될 수 있는 작업량(기계 장치에 의해)으로 정의됩니다." 작업은 시간당 쿼리 또는 쿼리 동시성 으로 측정할 수 있습니다.

대체 플랫폼은 Vantage의 선형 확장성 및 워크로드 처리량과 일치할 수 없습니다. 이 솔루션은 워크로드를 여러 데이터 웨어하우스로 분리하고 컴퓨팅 및 스토리지의 분리뿐만 아니라 컴퓨팅 및 스토리지의 독립적인 확장에만 초점을 맞추어 운송의 복잡성과 비용을 무시하는 것입니다.

이 솔루션은 실제로 사용 비용을 절감할 수 있는 운송의 사려 깊은 최적화 대신 시간이 지남에 따라 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 기하급수적으로 증가시면 됩니다.

가격 책정을 사용하는 것에 대한 지불
보다 비용 효율적인 솔루션이 되는 것 외에도 Teradata는 실제로 사용되는 것을 기반으로 소비 가격을 제공합니다. 성공적으로 완료된 고객 시작 쿼리 및 로드만 가격 책정에 포함됩니다. 대체 플랫폼을 사용하면 실제 사용량에 관계없이 활성 상태에서 프로비저닝된 총 인스턴스에 대해 비용을 지불할 수 있습니다.

소비 가격 책정 모델에서 단위당 가격은 일관되게 유지되며 테라데이스는 뒤에서 스케일링을 처리합니다. 소비 가격을 사용할 수 있게 된 이후, Teradata 고객은 수학을 수행하고 비즈니스 중요한 워크로드에 대한 Vantage가 얼마나 적은지 깨달았습니다. 이것은 예상 예산을 초과 한 대안을 시도 할 때 고통스러운 경험을 대조합니다.

랩업: 분석 플랫폼 가격 책정 시 전송 포함

컴퓨터 플랫폼의 세 가지 기능 구성 요소인 컴퓨팅, 스토리지 및 전송을 모두 고려해야 합니다. 워크로드는 기간에 수행할 수 있는 작업 양을 기반으로 하며 데이터가 저장소에서 계산으로 전송되지 않으면 작업을 수행할 수 없습니다. 전송을 최적화하는 Teradata의 핵심 기능은 선형 확장성을 달성하고 처리량을 최대화하여 사용량이 증가함에 따라 비용을 최소화합니다.
Portrait of Pat Alvarado

(Author):
Pat Alvarado

Pat Alvarado is Sr. Solution Architect with Teradata and senior member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Pat’s background originally started in hardware engineering and software engineering applying open source software for distributed UNIX servers and diskless workstations. Pat joined Teradata in 1989 providing technical education to hardware and software engineers, and building out the new software engineering environment for the migration of Teradata Database development from a proprietary operating system to UNIX and Linux in a massively parallel processing (MPP) architecture.

Pat presently provides thought leadership in Teradata and open source big data technologies in multiple deployment architectures such as public cloud, private cloud, on-premise, and hybrid.
Pat is also a member of the UCLA Extension Data Science Advisory Board and teaches on-line UCLA Extension courses on big data analytics and information management.
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