Yahoo는 최근 대규모 데이터 파이프라인을 위한 Apache Flink 및 Google Cloud Dataflow 실행 비용과 성능을 비교한 사례 연구를 발표했습니다. 이 연구에서는 테스트한 사용 사례에서 Dataflow가 자체 관리형 Apache Flink보다 약 1.5~2배 더 비용 효율적인 것으로 나타났습니다.
이 연구의 흥미로운 측면 중 하나는 비용 최적화를 주도하는 데 있어 Dataflow Streaming Engine의 중요성을 강조했다는 것입니다. Streaming Engine은 부하가 큰 계산 작업의 상당 부분을 Dataflow 백엔드로 오프로드하여 Dataflow 작업자에게 필요한 vCPU 수를 줄입니다. 그 결과 리소스 사용량이 감소하고 결과적으로 비용이 절감됩니다.
또한 이 연구에서는 Dataflow 파이프라인을 최적화할 때 신중한 구성과 지속적인 실험의 중요성을 강조했습니다. 특히 리소스 기반 청구 모델은 처리량 기반 워크로드의 비용을 최적화하는 데 매우 효과적인 것으로 나타났습니다.
전반적으로 Yahoo의 사례 연구는 대규모 데이터 파이프라인을 최적화하려는 조직에 귀중한 인사이트를 제공합니다. Dataflow의 비용 절감 이점, 특히 Streaming Engine 및 리소스 기반 청구 모델과 함께 사용할 때의 이점을 강조함으로써 기업이 데이터 처리 요구 사항에 맞게 Dataflow를 고려해야 하는 설득력 있는 이유를 제시합니다.
