Klar sehen, klug ausgeben: Die Macht der Beobachtbarkeit von Datenplattformen

Moderne kostenpflichtige Datenplattformen: Einfach zu starten, schwierig zu kontrollieren

Es ist einfacher denn je, Einblicke in Ihre Daten zu erhalten

Die schnelle Entwicklung von Datenplattformen hat die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen, revolutioniert. Heute haben Tools wie Databricks und Snowflake den Prozess vereinfacht und machen es für Unternehmen jeder Größe möglich, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen können diese Plattformen schnell einführen, eine Verbindung zu ihren bestehenden Datenquellen herstellen und mit der Datenanalyse beginnen, ohne dass sie ein hochtechnisches Team oder umfangreiche Investitionen in die Infrastruktur benötigen. Das Ergebnis? Schnellere Entscheidungsfindung, rationalisierte Abläufe und mehr Möglichkeiten, Werte zu entdecken. Diese Einfachheit kann jedoch manchmal die Komplexität verbergen, die sich dahinter verbirgt.

Der einfache Zugang kann zu Nutzungsmustern führen, die ungewollt die Kosten in die Höhe treiben - vor allem, wenn Unternehmen keine klare Strategie für die Verfolgung und Verwaltung des Ressourcenverbrauchs haben.

Skalierbarkeit und Flexibilität: Das zweischneidige Schwert der Pay-As-You-Go-Modelle

Pay-as-you-go-Preismodelle sind ein entscheidender Vorteil für Unternehmen. Sie bieten eine unvergleichliche Flexibilität und ermöglichen es Unternehmen, ihre Ressourcen je nach Bedarf in Echtzeit zu erweitern oder zu reduzieren. Das bedeutet, dass Sie nicht mehr für ungenutzte Kapazitäten bezahlen oder sich Sorgen machen müssen, dass Sie aus einer Infrastruktur mit fester Größe herauswachsen. Ein Einzelhändler könnte beispielsweise seine Rechenressourcen während der Weihnachtszeit aufstocken, um einen Anstieg der Verkaufsdaten zu bewältigen, oder sie in ruhigeren Monaten herunterfahren, um Kosten zu sparen.

Diese Flexibilität birgt jedoch auch Risiken. Ohne angemessene Überwachung können Skalierungsentscheidungen zu unvorhergesehenen Kosten führen. Eine fehlende Überwachung kann dazu führen, dass ungenutzte Cluster länger als nötig laufen, dass zu umfangreiche Datenabfragen übermäßige Rechenressourcen verbrauchen oder dass unerwartete Speicherkosten aufgrund einer nicht optimierten Datenaufbewahrung entstehen. In diesen Szenarien kann genau die Skalierbarkeit, die Pay-as-you-go-Modelle attraktiv macht, die Investitionsrendite eines Unternehmens untergraben.

Unterschiedliche Benutzerrollen und dezentralisierte Teams: Verstärkung der Kostenherausforderung

Eine der größten Stärken moderner Datenplattformen ist ihre Fähigkeit, eine Vielzahl von Benutzern zu unterstützen - Dateningenieure, Analysten, Wissenschaftler und sogar Geschäftsinteressenten. Jede Rolle interagiert anders mit der Plattform und bringt eigene Anforderungen und Ziele mit. Datenwissenschaftler können sich beispielsweise auf die Erstellung komplexer maschineller Lernmodelle konzentrieren und benötigen dafür erhebliche Rechenressourcen. Analysten hingegen führen vielleicht Ad-hoc-Abfragen durch oder erstellen Dashboards, die in ihrer Effizienz und ihrem Ressourcenverbrauch variieren können.

Diese Vielfalt in der Nutzung ist zwar leistungsstark, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Ohne klare Kostenbeobachtung und Kontrolle können diese unterschiedlichen Bedürfnisse zu fragmentierten Praktiken führen, die die Kosten in die Höhe treiben. Ein Datenwissenschaftler könnte einen großen Cluster für Experimente aufsetzen und vergessen, ihn wieder abzuschalten, während ein Analyst ineffiziente SQL-Abfragen schreiben könnte, die übermäßig viel Rechenleistung verbrauchen.

Noch komplizierter wird die Situation bei dezentralen Teams. In größeren Unternehmen arbeiten Datenteams oft unabhängig voneinander in verschiedenen Geschäftsbereichen oder Regionen mit jeweils eigenen Budgets, Arbeitsweisen und Prioritäten. Diese Dezentralisierung kann zu sich überschneidenden oder redundanten Arbeitsbelastungen, nicht verfolgter Nutzung und uneinheitlicher Anwendung kostensparender Best Practices führen.

Uneinheitliche Praktiken in verschiedenen Rollen und Teams machen es fast unmöglich, Kostentreiber zu identifizieren oder Optimierungen durchzusetzen. Das Fehlen einer zentralen Aufsicht kann nicht nur zu ausufernden Kosten führen, sondern auch dazu, dass Gelegenheiten verpasst werden, die Nutzung der Datenplattform an weiter gefassten Geschäftszielen auszurichten. Die Beobachtbarkeit wird zum Klebstoff, der diese unterschiedlichen Aktivitäten zusammenhält, indem sie Aufschluss darüber gibt, wo, von wem und zu welchem Zweck die Ressourcen genutzt werden.

Durch die Einführung solider Beobachtungspraktiken und die Förderung einer teamübergreifenden Abstimmung können Unternehmen verschiedene Nutzer befähigen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Kosteneffizienz eine gemeinsame Priorität bleibt.

Die Denkweise des Kostenbewusstseins

Kosten sind nicht erst dann zu berücksichtigen, wenn eine Plattform in Betrieb ist - sie müssen von Anfang an in die Denkweise integriert werden. Um finanzielle Überraschungen zu vermeiden und die Investitionsrendite zu maximieren, sollten Unternehmen das Kostenmanagement als grundlegendes Prinzip bei der Entwicklung, Implementierung und Skalierung ihrer Datenplattformen behandeln. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Entscheidungen sowohl mit Blick auf die Leistung als auch auf das Budget getroffen werden.

Außerdem sollte die Kostenkontrolle nicht die alleinige Verantwortung einer einzelnen Person oder eines Teams sein. Es muss eine gemeinsame Anstrengung sein, an der jeder beteiligt ist, der die Plattform nutzt, von Dateningenieuren und Wissenschaftlern bis hin zu Analysten und Unternehmensvertretern. Durch die Förderung einer Kultur, in der sich alle Benutzer der finanziellen Auswirkungen ihrer Handlungen bewusst sind, wie z.B. das Ausführen von Abfragen, das Aufsetzen von Clustern oder das Speichern von Daten, können Unternehmen eine kollektive Verantwortlichkeit schaffen, die sowohl Effizienz als auch Nachhaltigkeit fördert.

Die Denkweise des Kostenbewusstseins: Drei wesentliche Schritte

Die Einführung einer kostenbewussten Denkweise umfasst drei entscheidende Schritte: das Erreichen von Beobachtbarkeit, das Ergreifen von Maßnahmen auf der Grundlage von Erkenntnissen und die Schaffung einer Kultur der kontinuierlichen Optimierung. Diese Schritte bilden die Grundlage für ein effektives Kostenmanagement und stellen sicher, dass Unternehmen nicht nur ihre Ausgaben verstehen, sondern auch proaktiv Maßnahmen zu deren Optimierung ergreifen.

Schritt 1: Beobachten - Die Macht, die Kosten klar zu sehen

Effektives Kostenmanagement beginnt mit einer umfassenden Beobachtungsmöglichkeit, die es Unternehmen ermöglicht, Einblicke in ihre Ausgaben auf mehreren Ebenen zu erhalten. Jede Beobachtungsebene liefert nicht nur ein klareres Bild der Kosten, sondern bietet auch neue Möglichkeiten zur Optimierung.

• Plattform-Ebene: Auf dieser Ebene sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, die Gesamtausgaben für ihre gesamte Datenplattform zu verstehen. Die Verfolgung von Kennzahlen wie den monatlichen Gesamtkosten und die Identifizierung der wichtigsten Kostenverursacher, einschließlich Rechenleistung, Speicherplatz und Dienstleistungen, ermöglicht es Unternehmen, Trends und Anomalien schnell zu erkennen.
• Team-Ebene: Eine Aufschlüsselung der Kosten nach Teams oder Abteilungen ist unerlässlich, um festzustellen, welche Gruppen den Verbrauch verursachen. Dieser Detaillierungsgrad ermöglicht eine gezielte Verantwortlichkeit und Optimierung, da die Teams für ihren Ressourcenverbrauch verantwortlich gemacht werden können. Diese Erkenntnisse können zu maßgeschneiderten Schulungsprogrammen oder zur Umsetzung von teamspezifischen Kostensenkungsmaßnahmen führen.
• Anwendungsfall-Ebene: Bewerten Sie die Kosten, die mit jedem spezifischen Anwendungsfall oder Projekt verbunden sind, um die finanziellen Auswirkungen zu verstehen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ressourcen für Initiativen verwendet werden, die mit den strategischen Geschäftszielen übereinstimmen und den größten Nutzen bringen.
• Workload-Ebene: Wenn Sie bestimmte Aufträge, Abfragen oder kostspielige Tabellen genauer untersuchen, erhalten Sie Einblicke in die teuersten Workloads. Diese Analyseebene ist der Schlüssel zum Verständnis von Ineffizienzen und zur Identifizierung von Bereichen mit Verbesserungspotenzial. Durch die Ermittlung ressourcenintensiver Prozesse können Unternehmen gezielte Maßnahmen zur Leistungsoptimierung und Kostensenkung ergreifen.

Die Beobachtung der Arbeitslast ist eine Herausforderung, da die meisten Plattformen keine sofort einsatzbereiten Lösungen für eine granulare Kostenverfolgung bieten. Die Kennzeichnung von Ressourcen ist notwendig, um Kosten mit bestimmten Teams, Projekten oder Arbeitslasten in Verbindung zu bringen. Die Implementierung einer effektiven Kennzeichnung erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und eine konsequente Einhaltung der Vorgaben im gesamten Unternehmen.

Schritt 2: Handeln - Einblicke in die Optimierung verwandeln

Die Beobachtbarkeit ist nur der erste Schritt zu einem effektiven Kostenmanagement. Die eigentliche Herausforderung liegt in der Optimierung von Ineffizienzen. Um Kosteneffizienz zu erreichen, ist es wichtig, sich zunächst zu fragen: Wofür wollen Sie optimieren? Unterschiedliche Prioritäten können die Kostenmanagementstrategien erheblich beeinflussen.

• Die Aktualität der Daten kann Vorrang vor den Kosten haben, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse (fast) in Echtzeit geliefert werden, was für die Entscheidungsfindung in schnelllebigen Umgebungen entscheidend ist.
• Die Verbesserung der Entwicklererfahrung könnte als wichtiger erachtet werden als Kosteneinsparungen. Ein Datenwissenschaftler könnte zum Beispiel einen großen Cluster erhalten, um seine Experimente schneller durchzuführen.
• Wochenend-Workloads können unter anderen SLA-Anforderungen arbeiten.

Alle diese Beispiele sind fallspezifisch und sollten auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten werden. Der Schlüssel zu fundierten Entscheidungen liegt jedoch in der Beobachtbarkeit und einem klaren Verständnis der Kostenauswirkungen verschiedener Arbeitslasten.

Sobald die Entscheidung getroffen ist, können Ineffizienzen in zwei Hauptbereiche eingeteilt werden: Rechenleistung und Speicherplatz.

• Rechnen: Zu den bewährten Verfahren für die Datenverarbeitung gehört es, sicherzustellen, dass die Ressourcen richtig dimensioniert und angemessen zugewiesen sind. Vermeiden Sie beispielsweise den Leerlauf von Clustern, indem Sie Richtlinien für die automatische Beendigung einrichten, und stellen Sie sicher, dass die Arbeitslasten auf die Clustergrößen abgestimmt sind, um eine Überbelegung zu vermeiden.
• Speicherung: Die Speicheroptimierung konzentriert sich auf die effiziente Verwaltung und Pflege von Datensätzen. In Databricks beispielsweise werden durch die Ausführung von Wartungsaufgaben wie dem VACUUM-Befehl in Delta Lake veraltete Datendateien entfernt, was dazu beiträgt, die Speicherkosten bei gleichbleibender Leistung zu senken. Darüber hinaus kann die regelmäßige Archivierung oder Löschung von nicht kritischen Daten unnötige Ausgaben verhindern.

Wenn sich Unternehmen auf diese Bereiche konzentrieren, können sie die Beobachtbarkeit in greifbare Kosteneinsparungen und betriebliche Effizienz umsetzen. Dieser proaktive Ansatz minimiert nicht nur die Verschwendung, sondern verbessert auch die Gesamtleistung und Nachhaltigkeit der Datenplattform.

Schritt 3: Beibehalten - Verankerung der Kosteneffizienz in Ihrer Kultur

Langfristige Kosteneffizienz erfordert kontinuierliche Anstrengungen, Bewusstsein und Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen. Wartungsfreundlichkeit stellt sicher, dass die anfängliche Bereinigung keine einmalige Angelegenheit ist, sondern eine fortlaufende Praxis.

• Bewusstseinsbildung: Fördern Sie eine Kultur, in der alle Benutzer, von den Dateningenieuren bis zu den Analysten, die finanziellen Auswirkungen ihres Handelns verstehen. Weisen Sie auf die Kostenfolgen des Aufbaus von Clustern, der Durchführung ineffizienter Abfragen und der Aufbewahrung unnötiger Datensätze hin und fördern Sie einen bewussten Umgang mit den Ressourcen.
• Upskilling Teams: Gehen Sie über das Bewusstsein hinaus, indem Sie gezielte Schulungen und Ressourcen anbieten. Bringen Sie den Anwendern bei, wie sie Best Practices anwenden können, z. B. effizientes Schreiben von Abfragen, optimale Ressourcenzuweisung und Techniken zur Speicherverwaltung. So stellen Sie sicher, dass sie nicht nur das "Warum", sondern auch das "Wie" kosteneffizienter Praktiken verstehen.
• Festlegen von Governance-Richtlinien: Definieren und erzwingen Sie klare Richtlinien für die Ressourcennutzung, z.B. obligatorische Kennzeichnungskonventionen oder Regeln für die Beendigung von Clustern. Governance sorgt für Konsistenz zwischen den Teams und bietet eine Struktur für die Rechenschaftspflicht, wodurch das Risiko unkontrollierter Kosten verringert wird.

Indem sie die Kostenbeobachtung und das Handeln in die Kultur der Plattform einbetten, können Unternehmen ihre Teams in die Lage versetzen, die Kontrolle zu behalten und sicherzustellen, dass ihre Datenplattformen sowohl effektiv als auch nachhaltig bleiben.

Zusammenfassung

Der Aufbau einer Datenplattform war noch nie so einfach wie heute, denn Tools wie Databricks und Snowflake bieten unvergleichliche Skalierbarkeit und Flexibilität. Diese Einfachheit kann jedoch zu unerwarteten Kosten führen, wenn sie nicht richtig verwaltet wird.

Eine wirksame Kostenkontrolle beruht auf drei wesentlichen Schritten:

• Beobachten Sie: Gewinnen Sie Einblick in die Ausgaben auf Plattform-, Team- und Workload-Ebene, um Nutzungsmuster und Ineffizienzen zu verstehen.
• Handeln Sie: Optimieren Sie die Ressourcennutzung, indem Sie Best Practices für Computing und Storage implementieren, um Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.
• Pflegen Sie: Bauen Sie eine Kultur des Kostenbewusstseins auf, indem Sie Teams schulen, Governance-Richtlinien durchsetzen und die gemeinsame Verantwortlichkeit fördern.

Durch die Kombination von Beobachtbarkeit, umsetzbaren Strategien und kontinuierlicher Verbesserung können Unternehmen die Kosten unter Kontrolle halten und gleichzeitig das Potenzial moderner Datenplattformen voll ausschöpfen.