Seemoredata ने हाल ही में ‘Seemore for Databricks’ के अर्ली एक्सेस का ऐलान किया है। इस नए प्लेटफॉर्म का मुख्य उद्देश्य एंटरप्राइजेज को AI प्रोजेक्ट्स के लिए फंडिंग जुटाने में मदद करना है, क्योंकि कई कंपनियां अपने डेटा क्लाउड खर्च को लेकर संघर्ष कर रही हैं।
Seemoredata Launches Databricks Cost Optimization: पृष्ठभूमि और बाजार का दबाव
आज के समय में तकनीक बाजार में AI की डिमांड तेजी से बढ़ रही है। Gartner के अनुमान के मुताबिक, साल 2026 तक दुनिया भर में AI पर होने वाला कुल खर्च $2.5 ट्रિલियन तक पहुंच जाएगा। वहीं, IDC की एक रिपोर्ट बताती है कि 45% कंपनियां अपने मौजूदा सॉफ्टवेयर बजट से ही AI के लिए पैसे निकाल रही हैं।
इस स्थिति में कंपनियों के सामने सबसे बड़ी चुनौती यह है कि वे अपने डेटा और कंप्यूट खर्च को कैसे नियंत्रित करें। Seemore Data के अनुसार, AI में जाने वाला हर डॉलर किसी अन्य स्रोत से आ रहा है और अधिकांश कंपनियों के लिए डेटा क्लाउड एक ऐसा खर्च है जिस पर उनका पूरा नियंत्रण नहीं होता है।
मुख्य विशेषताएं और आर्किटेक्चर
यह नया टूल डेटा प्लेटफॉर्म और FinOps टीमों को एक ही स्क्रीन पर Databricks के खर्च की पूरी जानकारी देता है। इसमें SQL warehouses, Lakeflow jobs, all-purpose clusters और AI सर्विसेज शामिल हैं।
इस प्लेटफॉर्म की मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:
- फुल कॉस्ट एट्रिब्यूशन
- हर वर्कलोड का एक ही जगह पर व्यू
- SQL warehouses के लिए SmartPulse
- सर्वरलेस के लिए आइडल-टाइम ऑप्टिमाइजेशन
- क्लासिक कंप्यूट के लिए राइट-साइजिंग (क्लोज्ड बीटा)
कम्प्यूट की लिस्ट प्राइस की बात करें, तो डेटा इंजीनियरिंग कंप्यूट के लिए $0.15 प्रति DBU और इंटरएक्टिव वर्कलोड के लिए $0.40 प्रति DBU तय की गई है।
सुरक्षा और डेटा प्राइवेसी
किसी भी एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर के लिए सुरक्षा सबसे बड़ा पहलू होती है। Seemore यह सुनिश्चित करता है कि वह केवल मेटाडेटा-ओनली एक्सेस के जरिए काम करे। यह कस्टमर द्वारा बनाए गए सर्विस प्रिंसिपल का उपयोग करता है और किसी भी ग्राहक के कैटलॉग, स्कीमा या टेबल डेटा तक सीधे पहुंच नहीं बनाता है।
इसके अलावा, राइट एक्सेस पूरी तरह से वैकल्पिक है और इसे केवल स्वीकृत वेयरहाउस को शुरू करने, बंद करने और रीसाइज करने तक ही सीमित रखा गया है।
बिजनेस इम्प्लिकेशन और सेक्टर पर प्रभाव
Snowflake पर इस टूल के उपयोग से ग्राहकों को औसतन 33% बिल में कमी और 6.1x का ROI (Return on Investment) बिना किसी कोड बदलाव के मिला है। कंपनी को उम्मीद है कि Databricks के ग्राहकों को भी इसी तरह के परिणाम देखने को मिलेंगे, क्योंकि दोनों प्लेटफॉर्म्स पर खर्च और बर्बादी के पैटर्न लगभग समान हैं।
हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Databricks के ग्राहकों को बिल्कुल वैसा ही 33% बिल रिडक्शन और 6.1x ROI मिलेगा, यह एक उम्मीद है न कि कोई गारंटीड परिणाम।
आगे क्या देखना बाकी है?
चूंकि यह टूल अभी अर्ली एक्सेस में है, इसलिए यह देखना दिलचस्प होगा कि एंटरप्राइजेज इसे अपने मौजूदा Databricks सेटअप में कैसे अपनाते हैं और क्या यह वास्तव में उन्हें उनके AI बजट को फंड करने में मदद कर पाता है या नहीं। FinOps टीमों के लिए यह टूल आने वाले समय में काफी महत्वपूर्ण साबित हो सकता है।