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《数据平台全链路成本盘点》
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数据平台全链路成本盘点
📚 共计 30 章节
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01
成本盘点总览
为什么要做全链路成本盘点?盘点的目标与范围,以及整体方法论框架。
方法论
全局
02
数据采集层成本
数据源(业务DB、日志、埋点)的采集成本,包括计算资源与网络带宽。
采集
带宽
03
消息队列成本
Kafka/RocketMQ等消息中间件的存储与计算成本,Topic与Partition的规划。
消息
Kafka
04
数据集成与同步成本
Sqoop、DataX、Canal等工具的同步成本,全量/增量策略对成本的影响。
同步
增量
05
离线数仓存储成本
HDFS/对象存储的存储成本,冷热数据分层策略,压缩格式选择。
存储
冷热分层
06
离线数仓计算成本
Hive/Spark SQL的ETL计算成本,资源队列与并发度调优。
ETL
Spark
07
实时计算成本
Flink/Spark Streaming的实时计算成本,状态后端与Checkpoint开销。
实时
Flink
08
数据湖存储成本
Iceberg/Delta Lake/Hudi的元数据与数据文件成本,小文件治理。
数据湖
小文件
09
OLAP引擎成本(上)
ClickHouse/Doris的存储与计算成本,分区与分桶策略。
OLAP
ClickHouse
10
OLAP引擎成本(下)
StarRocks/Presto的查询成本,物化视图与缓存策略。
Presto
物化视图
11
数据服务层成本
数据API网关与查询服务的计算成本,缓存命中率优化。
API
缓存
12
数据可视化成本
BI工具(Tableau/Superset)的渲染与查询成本,仪表盘优化。
BI
仪表盘
13
数据治理平台成本
元数据管理、数据质量监控、血缘分析的系统资源开销。
治理
血缘
14
机器学习平台成本
训练任务(GPU/CPU)的资源成本,模型存储与推理成本。
ML
GPU
15
数据备份与容灾成本
跨机房/跨区域的数据备份成本,RTO/RPO与成本权衡。
容灾
RTO
16
网络传输成本
跨数据中心的数据传输费用,公网流量与内网流量的成本差异。
网络
带宽
17
存储选型与成本对比
对象存储 vs HDFS vs 本地盘,不同场景下的成本模型。
选型
对比
18
计算引擎选型与成本对比
Spark vs Flink vs Presto,不同负载下的性价比。
引擎
性价比
19
资源利用率分析
集群CPU/内存/磁盘的实际利用率,如何识别资源浪费。
利用率
优化
20
成本分摊模型
按业务线/部门/项目进行成本分摊,Tag与Label的设计。
分摊
Tag
21
成本可视化与监控
搭建成本大盘,实时监控资源消耗与费用趋势。
监控
大盘
22
成本优化之存储篇
数据生命周期管理,过期数据清理,冷备与归档策略。
生命周期
归档
23
成本优化之计算篇
作业参数调优,动态资源分配,Spot实例/抢占式实例的使用。
调优
Spot
24
成本优化之架构篇
Lambda架构 vs Kappa架构的成本对比,湖仓一体方案。
架构
湖仓一体
25
成本优化之治理篇
数据资产盘点,无用数据与僵尸任务的清理。
治理
清理
26
云原生环境下的成本
Kubernetes资源调度,容器化带来的成本变化。
K8s
容器
27
多云/混合云成本管理
不同云厂商的定价模型对比,避免厂商锁定。
多云
定价
28
成本复盘与报告
如何撰写成本盘点报告,向管理层汇报的技巧。
复盘
汇报
29
案例实战(一)
某电商平台双11大促后的全链路成本复盘。
电商
双11
30
案例实战(二)
某金融公司实时数仓从0到1的成本优化之路。
金融
实时数仓
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