Yahoo a récemment publié une étude de cas comparant le coût et les performances de l'exécution d'Apache Flink et de Google Cloud Dataflow pour les pipelines de données à grande échelle. L'étude a révélé que Dataflow est environ 1,5 à 2 fois plus rentable qu'Apache Flink autogéré pour les cas d'utilisation testés.
Un aspect intéressant de l'étude est la façon dont elle a mis en évidence l'importance du moteur de streaming Dataflow dans l'optimisation des coûts. Le moteur de streaming décharge une grande partie des calculs lourds vers le backend de Dataflow, réduisant ainsi le nombre de vCPU nécessaires sur les Workers Dataflow. Il en résulte une utilisation réduite des ressources et, par conséquent, des coûts réduits.
De plus, l'étude a souligné l'importance d'une configuration minutieuse et d'une expérimentation continue lors de l'optimisation des pipelines Dataflow. Le modèle de facturation basé sur les ressources, en particulier, s'est avéré très efficace pour optimiser les coûts des charges de travail basées sur le débit.
Dans l'ensemble, l'étude de cas de Yahoo fournit des informations précieuses aux organisations qui cherchent à optimiser leurs pipelines de données à grande échelle. En mettant en évidence les avantages de Dataflow en termes de réduction des coûts, en particulier lorsqu'il est associé au moteur de streaming et au modèle de facturation basé sur les ressources, il présente un argumentaire convaincant pour les entreprises qui envisagent Dataflow pour leurs besoins de traitement des données.
