Czy obciążenia związane z danymi pochłaniają ponad 30% Twojego rachunku za chmurę?
Jeśli obciążenia związane z danymi pochłaniają ponad 30% kosztów związanych z chmurą, nie traktuj tej liczby jako dowodu porażki, ale jako punkt wyjścia do zadania sobie pytania. Prawdziwym problemem jest to, czy wydatki te są uzasadnione, możliwe do przypisania, przewidywalne i wyraźnie powiązane z wartością biznesową. Jeśli tak nie jest, prawdopodobnie nie masz do czynienia wyłącznie z problemem optymalizacji infrastruktury — masz problem z FinDataOps.
Dlaczego Twoje zespoły ds. danych tracą na wydajności i jak rozwiązuje ten problem koncepcja „guardrails-as-code”
Kiedy dostarczanie danych zwalnia, często winą obarcza się zarządzanie, ale prawdziwym problemem zazwyczaj nie jest samo zarządzanie, a sposób, w jaki jest ono wbudowane w platformę.
Syndrom „czarnej dziury”: dlaczego nie potrafisz wyjaśnić wysokości rachunku za chmurę i dlaczego to ma znaczenie
Obietnica związana z chmurą obliczeniową była prosta: przewidywalne koszty, elastyczne skalowanie oraz jasny związek między wykorzystaniem a wartością. W porównaniu z tradycyjną infrastrukturą IT i lokalnymi centrami danych usługi w chmurze miały zapewnić zarówno przejrzystość, jak i elastyczność.
Era efektywności technologicznej: dlaczego dyscyplina kosztowa stała się nową strategią innowacyjną?
Przez lata rozwój technologiczny mierzono przede wszystkim pod kątem skali. Obecnie organizacje są coraz częściej oceniane pod kątem tego, jak efektywnie zarządzają tą skalą.
Dlaczego samo FinOps nie rozwiązuje problemów związanych z platformą danych
W niniejszym artykule analizujemy, w jakich obszarach FinOps jest pomocny, gdzie ma swoje ograniczenia oraz jakie działania powinny podjąć organizacje, przedstawiając bardziej zintegrowane podejście łączące FinOps z architekturą i operacjami platformy danych: FinDataOps.
Dlaczego w erze danych i sztucznej inteligencji same rozwiązania FinOps lub DataOps już nie wystarczają?
Wraz z gwałtownym rozwojem natywnych dla chmury platform danych i obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją organizacje dostrzegają, że zarządzanie kosztami chmury wymaga obecnie ściślejszej koordynacji między zarządzaniem finansowym, operacjami związanymi z danymi oraz architekturą platformy.