Bauen Sie die Platform-Observability-Lösung, die Ihr Unternehmen benötigt.
Moderne Datenplattformen entwickeln sich kontinuierlich weiter. Workloads ändern sich, Datenvolumina wachsen, Abfragen werden komplexer und der Ressourcenverbrauch verschiebt sich.
digna ist eine Data Observability-Plattform, die Ihnen modulare Funktionen bietet, um zu überwachen, zu analysieren und zu verstehen, wie sich Ihre Datenplattformen im Laufe der Zeit verhalten.
digna Data Anomalies →
Erkennen Sie unerwartete Veränderungen im Plattform- und Workload-Verhalten.
digna Data Analytics →
Verstehen Sie Trends und wie sich das Plattformverhalten im Laufe der Zeit entwickelt.
Überwachen Sie, ob erforderliche Plattformdaten gemäß den erwarteten Bereitstellungsmustern eingehen.
Definieren Sie ein Verbrauchslimit und lassen Sie sich benachrichtigen, wenn die Nutzung den von Ihnen festgelegten Schwellenwert überschreitet.
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 aus Problemen betriebliche Störungen werden.
Warum Data Platform Observability wichtig ist
Datenplattformen werden selten von heute auf morgen ineffizient. Unternehmensplattformen wie Databricks, Snowflake und Teradata sind auf Skalierbarkeit ausgelegt – aber Skalierung bringt auch Komplexität mit sich.
Wachsende Komplexität
Neue Workloads, wachsende Datenvolumen und komplexere Abfragen.
Ressourcen ändern
Sich verändernde Nutzungsmuster und Rechenanforderungen beeinflussen das Plattformverhalten.
Schrittweises Risiko
Kostenabweichungen und Instabilitäten zur Laufzeit können auch ohne einen Systemausfall auftreten.
Veränderung ohne Misserfolg
Kostendrift, Laufzeitinstabilität, längere Abfragezeiten und Ressourcenineffizienz können sich allmählich einschleichen, ohne dass es zu einem Systemausfall kommt.
Über eine momentane Gesundheit hinaus
Traditionelles Monitoring meldet, ob ein System oder Job fehlerfrei läuft. Observability erklärt, wie sich das Plattformverhalten im Laufe der Zeit verändert.
Von Metriken zum Verhaltensverständnis
Rohe Kennzahlen 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 signifikant. Wenn sie normalerweise 20 Minuten dauert, ist sie möglicherweise völlig normal. digna Data Anomalies identifiziert unerwartete Abweichungen; digna Data Analytics zeigt, wie sich die zugrunde liegende Metrik im Laufe der Zeit entwickelt.
Konsum
Berechnen Sie Verbrauch, DBU-Verbrauch, Credits und Ressourcenauslastung.
Leistung
Job-Laufzeiten, Abfragedauer und Eigenschaften der Abfrageausführung.
Arbeitsbelastung
Workload-Volumen, Datenvolumen, Gleichzeitigkeit und andere plattformspezifische Metriken.
PUNKT-IN-ZEIT-METRIKEN
Was ist passiert?
Eine Metrik zeigt ein Ereignis: Eine Abfrage dauerte 18 Minuten, die Rechenleistung stieg an oder ein Auftrag wurde abgeschlossen. Für sich genommen hat dieser Wert nur begrenzte Aussagekraft.
VERHALTENSANALYSE
Was hat sich geändert?
digna ermittelt normales Verhalten, findet unerwartete Abweichungen und zeigt auf, ob eine Änderung isoliert auftritt, sich wiederholt oder Teil eines langfristigen Trends ist.
Was kannst du beobachten?
Überwachen Sie die Signale, die für Ihre Plattform wichtig sind.
Arbeitslast-Leistung
Verstehen Sie, wie sich Job- und Abfrageausführungszeiten entwickeln. Nutzen Sie digna Data Analytics, um Laufzeittrends zu analysieren, und digna Data Anomalies, um ungewöhnliches Ausführungsverhalten zu identifizieren. Erkennen Sie Workloads, die langsamer, weniger vorhersehbar oder zunehmend variabler werden.
Ressourcenverbrauch
Überwachen Sie die Compute- und Ressourcennutzung im Laufe der Zeit. Nutzen Sie digna Data Analytics, um Verbrauchstrends zu verstehen, und digna Data Anomalies, um unerwartete Anstiege zu identifizieren. Finden Sie Workloads, bei denen sich der Ressourcenverbrauch ändert, ohne dass eine entsprechende Änderung der geschäftlichen oder technischen Anforderungen vorliegt.
Kostenverhalten
Verfolgen Sie plattformspezifische Kostenmetriken. Nutzen Sie digna Data Analytics, um die Kostenentwicklung zu verstehen, und digna Data Anomalies, um unerwartete Spitzen oder Abweichungen zu identifizieren. Erkennen Sie sowohl schleichende Kostendrift als auch plötzliche Veränderungen.
Workload-Stabilität
Überwachen Sie die Konsistenz der Workload-Ausführung. Verwenden Sie digna Data Analytics, um zu verstehen, wie sich die Laufzeitvariabilität entwickelt, und digna Data Anomalies, um ungewöhnliches Ausführungsverhalten zu identifizieren.
Plattformnutzung
Verstehen Sie, wie sich die Plattformnutzung bei wachsenden Arbeitslasten und Datenvolumina verändert. Analysieren Sie Nutzungstrends und identifizieren Sie unerwartete Veränderungen mit den Funktionen von digna.
Datenvolumen und Workload-Wachstum
Überwachen Sie Datenvolumen und Workload-Aktivitäten, die Änderungen der Leistung oder der Kosten erklären können. Unterscheiden Sie dabei zwischen legitimem Plattformwachstum und unerwarteten Änderungen.
Plattform-Datenbereitstellung
Verwenden Sie digna Timeliness, um zu überwachen, ob wichtige Plattformdaten wie erwartet eingehen, und um fehlende Daten, unerwartete Verzögerungen oder sich ändernde Bereitstellungsmuster zu erkennen.
Verbrauchsgrenzen
Verwenden Sie digna Data Validation, um akzeptable Verbrauchsschwellenwerte zu definieren und sich benachrichtigen zu lassen, wenn die Plattformnutzung die von Ihnen festgelegten Grenzen überschreitet.
Häufige Szenarien für die Observability von Datenplattformen
Erkennen Sie Änderungen, bevor sie zu betrieblichen Problemen werden.
Kostendrift erkennen
Ein Workload, der 500 € pro Monat kostet, kann sich allmählich auf 700 € und dann auf 900 € erhöhen, ohne dass ein Systemausfall auftritt. Nutzen Sie digna Data Analytics, um den Plattformverbrauch im Laufe der Zeit zu verfolgen, und anschließend digna Data Anomalies, um unerwartete Änderungen oder Abweichungen vom etablierten Muster zu erkennen.
Überwachung der Laufzeitstabilität
Ein Job kann weiterhin erfolgreich abgeschlossen werden, während seine Ausführungszeit immer variabler wird. Nutzen Sie digna Data Analytics, um zu verstehen, wie sich das Laufzeitverhalten entwickelt, und digna Data Anomalies, um ungewöhnliche Ausführungsmuster zu erkennen.
Erkennung ineffizienter Workloads
Einige Workloads verbrauchen im Vergleich zu ihrem historischen Verhalten oder der erwarteten Arbeitslast unverhältnismäßig viele Ressourcen. Vergleichen Sie den Ressourcenverbrauch im Zeitverlauf und erkennen Sie ungewöhnliche Verbrauchsmuster.
Leistungsabfall, Wachstum & Anomalien
Ein allmählicher Anstieg der Ausführungszeit kann auf ein verändertes Workload-Verhalten, Datenwachstum oder Ressourcenengpässe hindeuten. Da Datensätze, Pipelines, Benutzer und Workloads wachsen, etabliert digna Data Analytics den zugrunde liegenden Trend, während digna Data Anomalies Abweichungen identifiziert — was hilft, legitimes Wachstum von unerwartetem Plattformverhalten zu trennen.
Überwachung der Plattform-Datenbereitstellung
Verwenden Sie digna Timeliness, um benachrichtigt zu werden, wenn erforderliche Plattformdaten fehlen, sich verzögern oder außerhalb ihres erwarteten Bereitstellungsmusters eintreffen. Dies hilft Teams, vorgelagerte Bereitstellungsprobleme zu erkennen, bevor unvollständige oder veraltete Daten nachgelagerte Workloads, Berichte und Entscheidungen beeinträchtigen.
Verbrauchs-Leitplanken einrichten
Verwenden Sie digna Data Validation, um ein Verbrauchslimit zu definieren und benachrichtigt zu werden, wenn die Nutzung den von Ihnen festgelegten Schwellenwert überschreitet. Nutzen Sie diese Funktion, um betriebliche Leitplanken für wichtige Workloads einzurichten und zu reagieren, bevor aus unerwartetem Verbrauch vermeidbare Kosten entstehen.
Warum traditionelle Überwachung nicht ausreicht
Ein erfolgreicher Job bedeutet nicht zwangsläufig eine gesunde Arbeitslast. Traditionelles Monitoring konzentriert sich auf Betriebszeit, Erfolg oder Misserfolg von Jobs, Ressourcenauslastung zu einem bestimmten Zeitpunkt und Schwellenwertalarme.
Diese Kontrollmechanismen sind wichtig, können jedoch Verhaltensänderungen, schleichende Kostensteigerungen, Laufzeitvariabilität, versteckte Ineffizienzen, Workload-Drift und sich ändernde Leistungsmuster übersehen. Data Analytics zeigt, wie sich das Verhalten entwickelt; Data Anomalies erkennt, wann es unerwartet wird.
TRADITIONELLES MONITORING
Systemlaufzeit · Erfolg oder Fehlschlag von Aufgaben · Ressourcenauslastung zu einem bestimmten Zeitpunkt · Warnmeldungen bei Überschreitung von Grenzwerten
DIGNA OBSERVABILITY
Verhaltensänderungen im Laufe der Zeit · Allmähliche Kostensteigerungen · Laufzeitvariabilität · Versteckte Ineffizienzen · Workload-Drift · Sich ändernde Leistungsmuster
Eine Plattform.
Bauen Sie Ihre eigene Observability-Lösung.
Nutzen Sie die Module, die Sie benötigen. Kombinieren Sie sie, wenn Sie sie brauchen. Jedes Unternehmen hat andere Datenplattformen, Workloads und betriebliche Prioritäten. Sie können sich auf die Kosten, die Leistung oder das Verhältnis zwischen Workload-Wachstum, Ressourcenverbrauch und Plattformverhalten konzentrieren.
digna Data Anomalies erkennt unerwartete Änderungen. Data Analytics erklärt Trends. Timeliness überwacht die Datenverfügbarkeit. Das Python SDK erweitert Workflows und Anwendungen. Nutzen Sie einzelne Module unabhängig voneinander oder kombinieren Sie sie zu einer umfassenderen Observability-Lösung.
Data Platform Observability verbindet Plattformverhalten, Datenqualität und geschäftliche Auswirkungen – von Workloads und Ressourcenverbrauch bis hin zu Datenregeln und Geschäfts-KPIs.
Erkennen Sie unerwartete Änderungen.
Trends und Verhalten verstehen.
Überwachen Sie die Datenverfügbarkeit.
Erweitern Sie Ihre Workflows.
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Praktische Erkenntnisse für moderne Datenplattformen. Erfahren Sie, wie Sie Kostenanomalien, Workload-Drift und sich ändernde Leistungsmuster über alle von Ihnen genutzten Technologien hinweg erkennen.
Databricks-Kostenanomalie-Erkennung
Verstehen Sie, wie Kostenanomalien entstehen und wie digna Data Anomalies Spitzenwerte, allmähliche Kostendrift und instabile Arbeitslasten erkennt.
Integrieren Sie Platform Observability in Ihre eigenen Workflows. Das digna Python SDK ermöglicht Teams das programmgesteuerte Arbeiten mit digna in Anwendungen, Pipelines und operativen Workflows.
Automatisieren Sie Interaktionen, erstellen Sie benutzerdefinierte Überwachungs- und Automatisierungslösungen, integrieren Sie digna in Python-basierte Anwendungen und erweitern Sie Ihre Daten- und Engineering-Prozesse.
Verstehen Sie, wie sich Ihre Datenplattform verhält
Wechseln Sie von reaktiver Überwachung zu proaktiver Kontrolle. Wenn Datenplattformen skalieren, hilft digna Teams zu verstehen, wie sich Arbeitslasten, Leistung und Ressourcenverbrauch im Laufe der Zeit verändern.
Nutzen Sie digna Data Analytics, um Trends zu verstehen, und digna Data Anomalies, um unerwartetes Verhalten zu erkennen. Kombinieren Sie die Funktionen von digna und das digna Python SDK, um die Observability-Lösung zu erstellen, die zu Ihrer Umgebung passt.