A Yahoo publicou recentemente um estudo de caso comparando o custo e o desempenho da execução do Apache Flink e do Google Cloud Dataflow para pipelines de dados em grande escala. O estudo descobriu que o Dataflow é cerca de 1,5 a 2 vezes mais econômico do que o Apache Flink autogerenciado para seus casos de uso testados.
Um aspecto interessante do estudo é como ele destacou a importância do Dataflow Streaming Engine para impulsionar a otimização de custos. O Streaming Engine descarrega grande parte da computação pesada para o back-end do Dataflow, reduzindo o número de vCPUs necessárias nos Workers do Dataflow. Isso resulta em menor utilização de recursos e, consequentemente, menores custos.
Além disso, o estudo enfatizou a importância da configuração cuidadosa e da experimentação contínua ao otimizar pipelines do Dataflow. O modelo de cobrança baseado em recursos, em particular, provou ser altamente eficaz na otimização de custos para cargas de trabalho baseadas em taxa de transferência.
No geral, o estudo de caso da Yahoo fornece insights valiosos para organizações que buscam otimizar seus pipelines de dados em grande escala. Ao destacar os benefícios de economia de custos do Dataflow, especialmente quando combinado com o Streaming Engine e o modelo de cobrança baseado em recursos, ele apresenta um caso convincente para que as empresas considerem o Dataflow para suas necessidades de processamento de dados.
