2023年8月11日消息，支持 AI 的数据可观测性和 FinOps 平台 Unravel Data 发布了 Unravel 4.8.1，使 Google Cloud BigQuery 客户能够查看并更好地管理其云数据成本。
此次发布紧随最近的 BigQuery 定价模型变化，用三个新的定价层取代了固定费率和灵活时段定价，并将帮助 BigQuery 客户实时实施 FinOps，以根据其使用情况选择正确的新定价计划，并最大限度地提高工作负载，以获得更大的云数据投资回报。
随着云成本持续攀升，管理云支出仍然是全球企业领导者面临的首要挑战。该公司表示，数据管理服务是云服务支出增长最快的类别，占云支出总额的 39%。
Unravel 4.8.1 支持了解 BigQuery 计算和存储支出，并使用其内置 AI 提供成本优化智能，以提高工作负载成本效率。
Unravel 的 BigQuery AI 驱动云成本优化基于 Unravel 对作业、用户和代码级别的深入观察提供见解，为槽和 SQL 查询提供 AI 驱动的成本优化建议，包括槽配置、查询持续时间、自动扩展效率和更多的。
借助 Unravel，BigQuery 用户可以通过实时成本可见性、预测性支出预测和工作负载性能洞察来加速云转型计划。BigQuery 客户还可以使用 Unravel 通过易于使用的小部件自定义仪表板和警报，这些小部件提供有关支出、性能和单位经济效益的见解。
“随着人工智能继续推动数据使用呈指数级增长，公司面临着更多管道破损和数据处理效率低下的问题，这会减慢实现商业价值的时间，并增加爆炸性的云数据费用。如今，大多数组织无法了解云数据支出或优化数据管道和工作负载以降低支出和缓解问题的方法，”Unravel Data 首席执行官兼联合创始人 Kunal Agarwal 表示。“借助 Unravel 的内置 AI，BigQuery 用户可以在一个解决方案中获得数据可观测性和 FinOps，从而提高数据管道的可靠性和成本效率，从而使企业能够以相同的支出将更多的工作负载转移到云端。”
Unravel Data 平台的核心是其人工智能驱动的洞察引擎，专为数据平台而构建，它了解每个现代数据平台和支持基础设施的所有复杂性和复杂性，以优化效率和性能。
洞察引擎摄取并解释数以百万计的持续元数据流，以提供对应用程序和系统性能的实时洞察，以及优化成本和性能以提高运营和财务效率的建议。
Unravel 4.8.1 包含其他功能，例如：
- 预留基线和最大设置的建议
- 定期作业的调度见解
- SQL 见解和反模式
- 项目和用户自定义配额的建议
- Top-K 项目、用户和职位
- 按计算和存储类型、服务、定价计划等进行展示。
- 按项目和用户退款
- 开箱即用的自定义警报和仪表板
- 项目/工作的见解和细节视图
- 并排工作比较
- 数据 KPI、指标和见解，例如表和分区的大小和数量、作业访问、热/温/冷表
文章来源：https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/Unravel-Data-Delivers-FinOps-AI-driven-Cloud-Cost-Management-and-Performance-Optimization-for-BigQuery-Users-160033.aspx
