快手大数据存储成本管理实践

"快手大数据存储管理的落地实践探讨了如何在大数据环境中进行有效的成本管理和存储策略。这份资料由快手的数据研发专家程伟分享，主要内容包括成本管理的定义、大数据成本管理架构、快手的存储管理策略以及未来规划。" 在大数据环境下的成本管理，涉及到一系列的科学管理行为，包括成本预测、决策、预算、分析、控制和核算。成本管理不仅关注存储、计算和数据服务的成本，还涵盖了资产盘点、使用分析和资源调度优化等多个方面。对于大数据引擎而言，成本主要由存储成本、计算成本和数据服务成本构成。 快手在实施存储管理时面临数据量大、成本意识弱以及缺乏有效管理策略的问题。为了改善这一状况，他们采取了资产盘点和资产归属的措施，明确了数据的所有权，并引入了Quota系统来限制资源使用。此外，通过将总成本拆分为不可控成本和可控成本，快手能够更准确地分析存储成本，包括原始数据和加工数据的存储成本。 面对存储成本的快速增长，快手提出了数据生命周期管理策略，旨在控制数据的增长并提高存储效率。这包括对不再有价值的历史数据进行冷存储管理，甚至采用极限存储和错误校验（如HDFS EC）技术来降低成本。同时，通过数据重分布和清理临时或无效表，快手努力优化存储利用率，提升用数效率，从而改善数据质量。 自驱式数据管理是快手应对大数据挑战的另一重要策略，它鼓励团队成员主动参与数据的管理和优化，以降低不必要的存储消耗。全周期和全范围的成本管理意味着对数据从产生到废弃的整个生命周期进行监控和控制，确保每个阶段的成本都在预期范围内。 未来规划中，快手可能会继续深化数据治理，推动更加精细化的存储策略，比如通过技术创新进一步压缩存储成本，或者探索新的数据处理方式以提高计算效率。这些举措将进一步巩固快手在大数据领域的成本优势，使其在商业化的道路上更加稳健。 总结来说，这份资料提供了关于大数据成本管理的深入见解，特别是在快手的实践中，展示了如何通过科学的管理方法和策略，实现大数据存储的有效控制和优化，为其他企业和组织提供了有价值的参考。