DoiT Cloud Intelligence™DoiT Cloud Intelligence™
Data Lakes. Optimized.

Ottimizzazione autonoma dei data lake.

Ottimizzazione e visibilità a livello di query su Snowflake, Databricks e BigQuery.

Dashboard di PerfectScale con panoramica dei costi Snowflake, ripartizione dei workloads e andamento della spesa

Perché i team scelgono PerfectScale

PerfectScale per i data lake

Monitoraggio in tempo reale e ottimizzazione automatica per capire in modo immediato dove si concentra la spesa, come stanno andando i workloads e dove ottenere risparmi concreti.

  • Niente più sorprese

    Il rilevamento automatico delle anomalie avvisa il team quando la spesa s'impenna o l'utilizzo cambia in modo imprevisto su Snowflake, Databricks o BigQuery.

  • Riduca la spesa dei data lake

    Insight intelligenti e right-sizing automatico dei warehouse abbattono i costi di compute del 10-20%. Il tutto su Snowflake, Databricks e BigQuery.

  • Aumenti l'efficienza

    Porti in evidenza i workloads inefficienti, dimensioni correttamente i warehouse e orienti gli utenti verso un utilizzo più responsabile in tutto il data stack.

  • Liberi tempo ai suoi Engineers

    Eliminando il lavoro manuale di monitoraggio e ottimizzazione, il suo data team può dedicarsi a iniziative a maggior valore invece che ai fogli di calcolo dei costi.

Visibilità

Veda dove finisce ogni credito

Una vista unica e affidabile di tutti i workloads in esecuzione su Snowflake, Databricks e BigQuery. Segua la destinazione di ogni credito e l'evoluzione dell'utilizzo nel tempo. Senza più dover mettere insieme report provenienti da tre console diverse.

Prenota una demo
Dashboard di visibilità di PerfectScale con allocazione dei crediti per workload e andamento dell'utilizzo nel tempo

Insight

Scopra cosa le sta davvero facendo sprecare soldi

L'analisi continua individua opportunità di ottimizzazione che manualmente sfuggirebbero: query inefficienti, warehouse sottoutilizzati, nuovi trend di spesa. La piattaforma fa il lavoro d'indagine, così il suo team può concentrarsi su ciò che conta davvero.

Schermata degli insight di PerfectScale con opportunità di ottimizzazione e analisi delle query inefficienti
25%

riduzione dei costi

5X

ROI medio

100%

visibilità sui costi di ogni workload

Risparmi automatici

Il 10-20% in meno sul compute. In automatico.

L'ottimizzazione dell'utilizzo dei warehouse lavora in modo continuo, senza alcun intervento manuale. I team che adottano PerfectScale registrano in genere risparmi a doppia cifra sul compute già nelle prime due settimane, su Snowflake, Databricks e BigQuery.

Dashboard dei risparmi automatici di PerfectScale con riduzione del 10-20% dei costi di compute senza alcun intervento manuale

Funzionalità chiave

Tutto il necessario per gestire i costi dei data lake

Dal monitoraggio in tempo reale al right-sizing automatico, PerfectScale copre l'intero ciclo di ottimizzazione di Snowflake, Databricks e BigQuery.

Usage Groups

Usage Groups

Allochi l'utilizzo per team o progetto e definisca un budget per ciascun gruppo.

Monitoraggio in tempo reale

Monitoraggio in tempo reale

Alert immediati per anomalie e variazioni di spesa impreviste.

Integrazioni con lo stack

Integrazioni con lo stack

Integrazioni pronte all'uso per un contesto più ricco su tutto il data stack.

Right-sizing dei warehouse

Right-sizing dei warehouse

Adatta automaticamente la configurazione dei warehouse in base all'andamento reale dei workloads.

Ottimizzazione delle query

Ottimizzazione delle query

Identifichi e corregga le query inefficienti che gonfiano la fattura senza farsi notare.

Supporto multipiattaforma

Supporto multipiattaforma

Un unico strumento per la gestione dei costi di Snowflake, Databricks e BigQuery.

Costi Snowflake ridotti del 40% in due settimane

40%

Riduzione dei costi

2 settimane

Tempo per ottenere risultati
Exiger

Operativo in pochi minuti

Visualizzi subito driver di costo, anomalie e potenziale di risparmio.


Insight immediati che hanno reso la gestione della nostra spesa molto più efficiente. Una scelta scontata per qualsiasi stack Snowflake.

Gary James, Senior Analytics Engineer at Beauty Pie