WARUM PLATFORM OBSERVABILITY WICHTIG IST
Ihre Plattform hat Muster. Lesen Sie sie.
Wenn sich Arbeitslasten verschieben und Volumina wachsen, etabliert digna eine Baseline für jede einzelne davon und verfolgt Kosten, Laufzeit und Volumen im Vergleich dazu. Wachstum wird zu einem Trend, den Sie erklären können. Alles andere zeigt sich als Abweichung.
Plattformen werden selten über Nacht ineffizient.
Plattformen werden selten über Nacht ineffizient. Databricks, Snowflake und Teradata sind auf Skalierbarkeit ausgelegt. Damit einher geht Komplexität, die sich still und heimlich einschleicht.
Wachsende Komplexität
Neue Arbeitslasten, größere Volumina, komplexere Abfragen.
Veränderung ohne Misserfolg
Kostenüberschreitung und Instabilität der Laufzeit, ohne dass Fehler auftreten oder ein Alarm ausgelöst wird.
Ressourcen verschieben
Nutzungsmuster entwickeln sich weiter, und das Normale von gestern ist kein Maßstab mehr.
Mehr als nur eine momentane Bestandsaufnahme der Gesundheit
Monitoring sagt Ihnen, dass die Plattform läuft. Observability sagt Ihnen, wie sie sich verändert.
Von Metriken zu verhaltensbasiertem Verständnis
Rohdaten-Metriken verraten Ihnen, was passiert ist. Die Verhaltensanalyse hilft Ihnen zu verstehen, was sich geändert hat. Ein einzelner Metrikwert bietet nur begrenzten Kontext. Eine Abfrage dauerte 18 Minuten. Ist das ein Problem? Das hängt davon ab, was normalerweise passiert. Wenn dieselbe Abfrage normalerweise 3 Minuten dauert, ist die Abweichung erheblich. Wenn sie normalerweise 20 Minuten dauert, ist das unter Umständen völlig normal. digna Data Anomalies identifiziert unerwartete Abweichungen; digna Data Analytics zeigt, wie sich die zugrunde liegende Metrik im Laufe der Zeit entwickelt.
Traditionelles Monitoring
Systemlaufzeit
Erfolg oder Fehlschlag des Auftrags
Auslastung zu einem bestimmten Zeitpunkt
Schwellenwert-Alarme
digna Observability
Verhaltensänderung im Laufe der Zeit
Schrittweise Kostensteigerungen
Laufzeitvariabilität
Workload-Drift und versteckte Ineffizienzen
MODULARE FUNKTIONEN
Unterschiedliche Plattform-Herausforderungen. Kombinieren Sie die Funktionen, die Sie benötigen.
Kosten, Leistung, Stabilität. Jede Umgebung gewichtet sie anders.
Hat sich das Verhalten der Plattform unerwartet geändert?
digna Data Anomalies
Erkennen Sie Abweichungen im Laufzeit-, Verbrauchs- und Auslastungsverhalten.
Ist das ein Trend oder eine Eintagsfliege?
digna Data Analytics
Verfolgen Sie, wie sich Kosten, Laufzeit und Volumen im Laufe der Zeit entwickeln.
Bleibt die Nutzung innerhalb ihrer Grenzen?
digna Data Validation
Legen Sie Verbrauchsschwellenwerte fest und lassen Sie sich benachrichtigen, wenn Workloads diese überschreiten.
Sind die Plattformdaten angekommen?
Data Timeliness
Erfassen Sie fehlende, verzögerte oder vom Muster abweichende Plattformdaten.
Kombinieren Sie diese und andere digna-Funktionen, um die Observability-Lösung zu entwickeln, die zu Ihrer Umgebung passt. Überwachen Sie, was wichtig ist. Erkennen Sie unerwartete Veränderungen. Verstehen Sie, wie sich Ihre Plattform entwickelt, bevor Probleme zu betrieblichen Störungen werden.
PLATTFORMSIGNALE
Was kannst du beobachten?
Überwachen Sie die Signale, die für Ihre Plattform wichtig sind.
DIGNA ERWEITERN
Bauen und erweitern Sie mit dem digna Python SDK.
Integrieren Sie Observability in Ihre eigenen Workflows. Arbeiten Sie programmgesteuert mit digna über Anwendungen, Pipelines und Betriebsprozesse hinweg.
Ressourcen
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Praktische Einblicke für moderne Datenplattformen. Databricks-Kostenanomalieerkennung — Wie Kostenanomalien entstehen und wie digna Spitzenwerte, Drift und instabile Arbeitslasten erkennt.
