Yahooは、大規模データパイプラインのためのApache FlinkとGoogle Cloud Dataflowの運用コストとパフォーマンスを比較したケーススタディを公開しました。このケーススタディでは、テストされたユースケースにおいて、DataflowはセルフマネージドのApache Flinkと比較して約1.5倍から2倍のコスト効率が高いことがわかりました。

このケーススタディの興味深い点は、コスト最適化を推進する上でDataflow Streaming Engineの重要性を浮き彫りにしたことです。Streaming Engineは、負荷の高い計算の多くをDataflowバックエンドにオフロードするため、Dataflowワーカーに必要なvCPUの数が削減されます。その結果、リソース使用量が減り、コストも削減されます。

さらに、このケーススタディでは、Dataflowパイプラインを最適化する際には、慎重な構成と継続的な実験が重要であることが強調されています。特に、リソースベースの課金モデルは、スループットベースのワークロードのコストを最適化する上で非常に効果的であることがわかりました。

全体的に見て、Yahooのケーススタディは、大規模データパイプラインの最適化を目指す組織にとって貴重な洞察を提供しています。Dataflowの費用対効果のメリット、特にStreaming Engineとリソースベースの課金モデルを組み合わせた場合のメリットを強調することで、企業がデータ処理のニーズにDataflowを検討する説得力のある理由を示しています。