POR QUÉ IMPORTA LA PLATFORM OBSERVABILITY
Tu plataforma tiene patrones. Léelos.
A medida que las cargas de trabajo cambian y los volúmenes crecen, digna establece una línea de base para cada una de ellas y realiza un seguimiento de los costos, el tiempo de ejecución y el volumen en relación con ella. El crecimiento se convierte en una tendencia que se puede explicar. Todo lo demás surge como una desviación.
Las plataformas rara vez se vuelven ineficientes de la noche a la mañana.
Las plataformas rara vez se vuelven ineficientes de la noche a la mañana. Databricks, Snowflake y Teradata están diseñadas para escalar. La complejidad viene con ello y se mueve silenciosamente.
Complejidad creciente
Nuevas cargas de trabajo, mayores volúmenes, consultas más complejas.
Cambiar sin fallos
Desviación de costos e inestabilidad en el tiempo de ejecución, sin que nada falle y sin que se active ninguna alerta.
Redistribución de recursos
Los patrones de uso evolucionan y lo que ayer era normal deja de ser una referencia.
Más allá de la salud en un momento dado
El monitoreo le indica que la plataforma está activa. La Observability le indica cómo está cambiando.
De las métricas a la comprensión del comportamiento
Las métricas sin procesar te indican qué sucedió. El análisis de comportamiento te ayuda a comprender qué cambió. El valor de una sola métrica proporciona un contexto limitado. Una consulta tardó 18 minutos. ¿Es eso un problema? Depende de lo que suceda normalmente. Si la misma consulta suele tardar 3 minutos, el cambio es significativo. Si normalmente tarda 20 minutos, puede ser completamente normal. digna Data Anomalies identifica desviaciones inesperadas; digna Data Analytics muestra cómo evoluciona la métrica subyacente a lo largo del tiempo.
Anomalías de datos digna
Tiempo de actividad del sistema
Éxito o fracaso del trabajo
Utilización en un momento dado
Alertas de umbral
Anomalías de datos digna
Cambio de comportamiento a lo largo del tiempo
Incrementos graduales de costos
Variabilidad en tiempo de ejecución
Desviación de la carga de trabajo e ineficiencias ocultas
CAPACIDADES MODULARES
Diferentes desafíos de plataformas. Combina las capacidades que necesitas.
Costo, rendimiento, estabilidad. Cada entorno los valora de manera diferente.
¿Ha cambiado el comportamiento de la plataforma de forma inesperada?
digna Data Anomalies
Detecte desviaciones en el comportamiento del tiempo de ejecución, el consumo y la carga de trabajo.
¿Es esto una tendencia o un caso aislado?
digna Data Analytics
Realice un seguimiento de cómo evolucionan el costo, el tiempo de ejecución y los volúmenes a lo largo del tiempo.
¿El uso se mantiene dentro de sus límites?
digna Data Validation
Establezca umbrales de consumo y reciba alertas cuando las cargas de trabajo los superen.
¿Llegaron los datos de la plataforma?
Timeliness de datos
Detecta datos de la plataforma que falten, estén retrasados o fuera de patrón.
Combine estas y otras capacidades de digna para crear la solución de Observability que mejor se adapte a su entorno. Monitoree lo que importa. Detecte cambios inesperados. Comprenda cómo evoluciona su plataforma antes de que las incidencias se conviertan en problemas operativos.
SEÑALES DE LA PLATAFORMA
¿Qué puedes observar?
Monitoree las señales que le importan a su plataforma.
EXTENDER DIGNA
Construye y extiende con el digna Python SDK.
Integre la Observability en sus propios flujos de trabajo. Trabaje con digna de manera programática a través de aplicaciones, canalizaciones y procesos operativos.
RECURSOS
Explore los libros blancos de Observability de la plataforma.
Información práctica para las plataformas de datos modernas. Detección de anomalías de costos de Databricks: cómo surgen las anomalías de costos y cómo digna detecta picos, desviaciones y cargas de trabajo inestables.
