Avis et détails du produit de Pepperdata Capacity Optimizer

C'est facile de parcourir l'interface utilisateur et d'obtenir les statistiques des tâches et de voir les erreurs et de les optimiser en conséquence. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien à ma connaissance. Cela nous aide à décoder la cause profonde tout en surveillant très bien les tâches de l'application. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

facile à naviguer pour toutes les métriques liées au travail spark, capturer toutes les métriques liées à yarn. nous pouvons rechercher par identifiant d'application facilement. plusieurs domaines sont également utiles pour EMR spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

lors de la configuration de l'autoscaling des données de pepper pour la première fois sans le support de pepper data, l'autoscaling EMR a été rendu agressif car nous devions trouver une configuration d'autoscaling fonctionnelle pour nos clusters Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Great enterprise solution for optimizing big data workloads. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

I have not had negative experiences with Pepperdata. It's a great solution to meeting my needs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pepperdata fournit des détails perspicaces et des métriques utiles pour surveiller la performance du cluster. L'interface conviviale permet de naviguer à travers plusieurs détails comme l'utilisation du CPU, de la mémoire, du stockage, des E/S, etc. Pepperdata aide également à optimiser les paramètres du cluster pour assurer une gestion améliorée des ressources.

La fonctionnalité de mise en lumière des applications aide à identifier les tâches lentes ou tout scénario de déséquilibre des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pepperdata peut intégrer des alertes automatisées en cas de comportement alarmant de tout paramètre de cluster. Il peut également fournir des fonctionnalités telles que la détection basée sur l'IA de la contention des ressources et alerter en conséquence.

Cela aidera à une cartographie facile entre les interfaces et aboutira à une analyse plus rapide des causes profondes des problèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime que Pepperdata me permette d'identifier divers travaux dans mon architecture ETL pour isoler chaque travail et fournir une répartition de : temps de calcul utilisé, mémoire requise, ressources gaspillées, coûts estimés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que Pepperdata fournisse une mine d'informations pouvant être utilisées pour résoudre les problèmes et améliorer l'efficacité des architectures ETL ; j'ai constaté qu'il est difficile de construire et de créer un tableau de bord spécifique à mes propres besoins. Par exemple, les tableaux de bord par défaut mis à la disposition de l'Entreprise fonctionnent bien à un niveau Entreprise du point de vue de la personne qui paie la facture, mais il semble y avoir peu ou pas d'instructions sur la façon dont je peux créer une suite de tableaux de bord pour me concentrer sur mon sous-ensemble spécifique des tâches de l'Entreprise en cours d'exécution. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La visualisation des données collectées à partir des journaux du serveur. Avec diverses options pour créer vos propres tableaux de bord personnalisés. Également, possibilité de créer des alertes personnalisées en cas de dépassement de seuils. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Plusieurs métriques sont disponibles et il est un peu difficile d'identifier la métrique appropriée. De plus, les filtres de journal ne sont pas très efficaces lorsqu'il s'agit d'analyser de grands journaux avec un certain nombre de métriques impliquées. La configuration initiale des données de poivre est difficile en raison de difficultés techniques, mais une fois les configurations terminées, la gestion de l'outil est beaucoup plus simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quantité de métriques fournies par PD avec des recommandations pour ajuster le travail Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'onglet des recommandations devrait également inclure des moyens de mettre en œuvre les suggestions, par exemple la commande spark submit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pepper Data fournit une analyse assez détaillée de la santé de votre cluster. Il fournit une visualisation des ressources CPU, de l'utilisation de la mémoire, du stockage, de la RAM et d'autres détails importants. Pour chaque visualisation, vous pouvez voir plus de détails pour une plage de temps spécifique et pour un utilisateur spécifique. Vous pouvez basculer entre les modes d'affichage graphique et tableau. En plus de cela, il fournit des informations détaillées sur les files d'attente et le statut des applications. En dehors des détails globaux du cluster, vous pouvez également voir l'utilisation des ressources d'une application Spark en utilisant l'identifiant de l'application yarn, ce qui est très utile pour améliorer les performances et faire évoluer les processus. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je souhaite qu'ils fournissent plus d'informations, lorsqu'on survole les noms de colonnes, au format/mode tabulaire, afin que ce soit plus facilement lisible et compréhensible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

it has YARN resource visualization, which is pretty intuitive. The UI looks good. Also it has some suggestion on resource usage. Avis collecté par et hébergé sur 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.