Reseñas y detalles del producto de Pepperdata Capacity Optimizer

Es fácil navegar por la interfaz de usuario y obtener las estadísticas de las tareas y ver los errores y optimizarlos en consecuencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada a mi conocimiento. Nos ayuda a descifrar la causa raíz mientras monitoreamos las tareas de la aplicación muy bien. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

fácil de navegar para todas las métricas relacionadas con el trabajo de spark, capturar todas las métricas relacionadas con yarn. podemos buscar por id de aplicación fácilmente. múltiples dominios también son útiles para EMR spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

mientras configurábamos el escalado automático de datos de pepper por primera vez sin el soporte de datos de pepper, se hizo que el escalado automático de EMR fuera agresivo porque teníamos que encontrar una configuración de escalado automático que funcionara para nuestros clústeres Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Being able to see the memory, cpu, io and other cluster metrics help us to appropriately size the clusters and tune our jobs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The UI has a learning curve when dealing with large-scale ephemeral clusters, but after a while the filtering and drill-down become familiar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Great enterprise solution for optimizing big data workloads. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I have not had negative experiences with Pepperdata. It's a great solution to meeting my needs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pepperdata proporciona detalles perspicaces y métricas útiles para monitorear el rendimiento del clúster. La interfaz fácil de usar ayuda a navegar por varios detalles como el uso de CPU, memoria, almacenamiento, E/S, etc. Pepperdata también ayuda a optimizar la configuración del clúster para garantizar una mejor gestión de recursos.

La función de enfoque en aplicaciones ayuda a identificar trabajos lentos o cualquier escenario de sesgo de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pepperdata puede integrar alertas automáticas en caso de que algún parámetro del clúster muestre un comportamiento alarmante. También puede proporcionar características como la detección basada en IA de la contención de recursos y alertar en consecuencia.

Sería bueno si Pepperdata pudiera integrar gestores de flujo de trabajo como Oozie en los servicios monitoreados y mapear los Ids de coordinador/Job de Oozie a los Ids de aplicación de Spark. Esto ayudará en el mapeo fácil entre interfaces y resultará en un análisis más rápido de la causa raíz de los problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Pepperdata me permita identificar varios trabajos en mi arquitectura ETL para aislar cada trabajo y proporcionar un desglose de: tiempo computacional utilizado, memoria requerida, recursos desperdiciados, costos estimados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mientras que Pepperdata proporciona una gran cantidad de información que se puede utilizar para solucionar problemas y mejorar la eficiencia de las arquitecturas ETL; he encontrado que es difícil construir y crear un panel específico para mis propias necesidades. Por ejemplo, los paneles predeterminados disponibles para la empresa funcionan bien a nivel empresarial desde la perspectiva de la persona que paga la factura, pero parece haber poca o ninguna instrucción sobre cómo puedo crear un conjunto de paneles para centrarme en mi subconjunto específico de trabajos empresariales en ejecución. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La visualización de los datos recopilados de los registros del servidor. Con una variedad de opciones para crear tus propios paneles personalizados. También se pueden crear alertas personalizadas en caso de cualquier violación de umbrales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Múltiples métricas están disponibles y es un poco difícil identificar la métrica adecuada. Además, los filtros de registro no son tan eficientes cuando se trata de analizar grandes registros con un número de métricas involucradas. La configuración inicial de los datos de pepper es desafiante debido a dificultades técnicas, pero una vez que las configuraciones están completadas, el manejo de la herramienta es mucho más simple. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cantidad de métricas proporcionadas por PD junto con recomendaciones para ajustar el trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La pestaña de recomendaciones también debería incluir formas de implementar las sugerencias, por ejemplo, el comando spark submit. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pepper Data proporciona un análisis bastante detallado sobre la salud de su clúster. Proporciona visualización de recursos de CPU, utilización de memoria, almacenamiento, RAM y otros detalles importantes. Para cada visualización, puede ver más detalles para un rango de tiempo específico y para un usuario específico. Puede alternar entre modos de visualización de gráficos y tablas. Además de esto, proporciona información detallada sobre colas y estado de aplicaciones. Aparte de los detalles generales del clúster, también puede ver el uso de recursos de una aplicación Spark utilizando el id de la aplicación yarn, lo cual es muy útil para mejorar el rendimiento y escalar los procesos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Desearía que proporcionaran más información al pasar el cursor sobre los nombres de las columnas, en formato/modo tabular, para que sea más fácilmente legible y comprensible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

it has YARN resource visualization, which is pretty intuitive. The UI looks good. Also it has some suggestion on resource usage. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Sometimes it has some delay on data collection and I have to wait until the job is done.

2. Too expensive to purchase the service

3. Need some effort to adapt the vendor solution to existed system.

4. It lacks of data security options Reseña recopilada por y alojada en G2.com.