Yahoo ने हाल ही में बड़े पैमाने पर डेटा पाइपलाइन के लिए Apache Flink और Google Cloud Dataflow को चलाने की लागत और प्रदर्शन की तुलना करते हुए एक केस स्टडी प्रकाशित की। अध्ययन में पाया गया कि Dataflow उनके परीक्षण किए गए उपयोग के मामलों के लिए स्व-प्रबंधित Apache Flink की तुलना में लगभग 1.5 से 2 गुना अधिक लागत प्रभावी है।
अध्ययन का एक दिलचस्प पहलू यह है कि इसने लागत अनुकूलन को चलाने में Dataflow स्ट्रीमिंग इंजन के महत्व पर प्रकाश डाला। स्ट्रीमिंग इंजन भारी गणना के अधिकांश भाग को Dataflow बैकएंड पर ऑफलोड करता है, जिससे Dataflow वर्कर्स पर आवश्यक vCPU की संख्या कम हो जाती है। इसके परिणामस्वरूप कम संसाधन उपयोग होता है और इसके परिणामस्वरूप, कम लागत आती है।
इसके अलावा, अध्ययन ने Dataflow पाइपलाइन को अनुकूलित करते समय सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगरेशन और चल रहे प्रयोग के महत्व पर जोर दिया। विशेष रूप से संसाधन-आधारित बिलिंग मॉडल, थ्रूपुट-आधारित वर्कलोड के लिए लागतों को अनुकूलित करने में अत्यधिक प्रभावी पाया गया।
कुल मिलाकर, Yahoo का केस स्टडी उन संगठनों के लिए बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो अपने बड़े पैमाने पर डेटा पाइपलाइन को अनुकूलित करना चाहते हैं। Dataflow के लागत-बचत लाभों पर प्रकाश डालकर, खासकर जब स्ट्रीमिंग इंजन और संसाधन-आधारित बिलिंग मॉडल के साथ जोड़ा जाता है, तो यह कंपनियों के लिए अपनी डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के लिए Dataflow पर विचार करने के लिए एक सम्मोहक मामला प्रस्तुत करता है।
