Problemstellung
Der Kunde ist das Global Capability Center (GCC) eines führenden globalen Pharmaunternehmens, das unternehmensweite Daten- und Analyseplattformen verwaltet, die den Betrieb in den Bereichen Forschung, Produktion, Zulassung und Vertrieb unterstützen.
Das auf Azure Databricks basierende Analyse-Ökosystem verwaltet über 150.000 Datensätze und über 40.000 Datenpipelines. Mit der zunehmenden Nutzung der Plattform in verschiedenen Teams und Domänen sah sich das GCC mit Herausforderungen hinsichtlich Kostentransparenz in der Cloud, Workload-Governance und betrieblicher Effizienz konfrontiert. Begrenzte Transparenz der Cloud-Ausgaben, fragmentierte Überwachungsmethoden und fehlende einheitliche Datenherkunft erschwerten die Kostenkontrolle, die Durchsetzung von Governance-Richtlinien und die effektive Skalierung des Daten-Ökosystems.
Wichtigste Herausforderungen
- Eingeschränkte Transparenz der Azure Databricks-Ausgaben über Regionen, Domänen und Projekte hinweg
- Rasante Zunahme von Datensätzen und Datenpipelines, steigende Duplizierung und Infrastrukturkosten
- Fragmentierte Kostenüberwachungspraktiken über Teams und Ressourcengruppen hinweg
- Fehlende einheitliche Datenherkunft in den Quellsystemen? Azure Data Factory? Databricks? Power BI?
- Uneinheitliche Governance-Praktiken für die Wiederverwendung von Datensätzen, die Pipeline-Entwicklung und die Clusterkonfigurationen
Lösung implementiert
- Implementierung eines zentralisierten FinOps- und Governance-Frameworks für Azure Databricks
- Entwicklung von FinOps-Dashboards zur detaillierten Transparenz der Cloud-Ausgaben über Domänen, Projekte und Workloads hinweg.
- Echtzeitüberwachung von Verbrauchsmustern ermöglicht, um ein proaktives Kostenmanagement zu unterstützen.
- Implementierung eines durchgängigen Datenherkunfts-Frameworks über Quellsysteme, Azure Data Factory, Databricks und Power BI hinweg.
- Standardisierte Governance-Praktiken für die Wiederverwendung von Datensätzen, die Bereitstellung von Pipelines und die Clusterkonfiguration
- Optimierte Cluster und Autoscaling-Konfigurationen zur Verbesserung der Infrastrukturnutzung
- Ich habe FinOps-Workshops durchgeführt, um eine kostenbewusste Entwicklung und Plattformnutzung in allen Teams zu fördern.
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