Construisez la solution d'Observability de plateforme dont votre organisation a besoin.
Les plateformes de données modernes évoluent continuellement. Les charges de travail changent, les volumes de données augmentent, les requêtes deviennent plus complexes et la consommation de ressources se déplace.
digna est une plateforme de data observability qui vous offre des capacités modulaires pour surveiller, analyser et comprendre le comportement de vos plateformes de données au fil du temps.
digna Data Anomalies →
Détectez les changements inattendus dans le comportement de la plateforme et de la charge de travail.
digna Data Analytics →
Comprendre les tendances et l'évolution du comportement de la plateforme au fil du temps.
Surveillez si les données requises de la plateforme arrivent conformément aux schémas de livraison attendus.
Définissez une limite de consommation et recevez une alerte lorsque l'utilisation dépasse le seuil configuré.
Combinez ces fonctionnalités et d'autres capacités digna pour concevoir la solution d'Observability qui s'adapte à votre environnement. Surveillez ce qui compte. Détectez les changements inattendus. Comprenez comment votre plateforme évolue avant que les dysfonctionnements ne deviennent des problèmes opérationnels.
Pourquoi l'Observability des plateformes de données est essentielle
Les plateformes de données deviennent rarement inefficaces du jour au lendemain. Les plateformes d'entreprise telles que Databricks, Snowflake et Teradata sont conçues pour évoluer — mais cette évolution introduit également de la complexité.
Complexité croissante
Nouvelles charges de travail, volumes de données croissants et requêtes plus complexes.
Modification des ressources
L'évolution des modes d'utilisation et des exigences de calcul modifie le comportement de la plateforme.
Risque progressif
Une dérive des coûts et une instabilité de l'exécution peuvent apparaître sans qu'il y ait de défaillance du système.
Changer sans échec
La dérive des coûts, l'instabilité de l'exécution, l'allongement de la durée des requêtes et l'utilisation inefficace des ressources peuvent apparaître progressivement sans qu'il y ait de défaillance du système.
Au-delà d'un état de santé figé dans le temps
La surveillance traditionnelle indique si un système ou une tâche est en bonne santé. L'Observability explique comment le comportement de la plateforme évolue au fil du temps.
Des métriques à la compréhension comportementale
Les métriques brutes vous disent ce qui s'est passé. L'analyse comportementale vous aide à comprendre ce qui a changé.
Une seule valeur de métrique fournit un contexte limité. Une requête a pris 18 minutes. Est-ce un problème ? Cela dépend de ce qui se passe normalement.
Si la même requête prend normalement 3 minutes, le changement est significatif. Si elle prend normalement 20 minutes, cela peut être tout à fait normal. digna Data Anomalies identifie les écarts inattendus ; digna Data Analytics montre comment la métrique sous-jacente évolue au fil du temps.
Consommation
Calculez la consommation, la consommation de DBU, les crédits et l'utilisation des ressources.
Performance
Temps d'exécution des tâches, durée des requêtes et caractéristiques d'exécution des requêtes.
Charge de travail
Volumes de charge de travail, volumes de données, concurrence et autres mesures spécifiques à la plateforme.
MÉTRIQUES À UN INSTANT DONNÉ
Que s'est-il passé ?
Une métrique indique un événement : une requête a pris 18 minutes, l'utilisation des ressources de calcul a augmenté ou un travail est terminé. À elle seule, cette valeur n'offre qu'un contexte limité.
ANALYSE COMPORTEMENTALE
Qu'est-ce qui a changé ?
digna établit un comportement normal, détecte les écarts inattendus et révèle si un changement est isolé, récurrent ou s'inscrit dans une tendance à long terme.
Que pouvez-vous observer ?
Surveillez les signaux qui importent pour votre plateforme.
Performance de la charge de travail
Comprenez comment évoluent les temps d'exécution des tâches et des requêtes. Utilisez digna Data Analytics pour analyser les tendances d'exécution et digna Data Anomalies pour identifier les comportements d'exécution inhabituels. Identifiez les charges de travail qui deviennent plus lentes, moins prévisibles ou de plus en plus variables.
Consommation des ressources
Surveillez l'utilisation du calcul et des ressources au fil du temps. Utilisez digna Data Analytics pour comprendre les tendances de consommation et digna Data Anomalies pour identifier les augmentations inattendues. Trouvez les charges de travail pour lesquelles la consommation de ressources change sans modification correspondante des exigences commerciales ou techniques.
Comportement des coûts
Suivez les mesures de coûts spécifiques à la plateforme. Utilisez digna Data Analytics pour comprendre l'évolution des coûts et digna Data Anomalies pour identifier les pics ou écarts inattendus. Identifiez aussi bien la dérive progressive des coûts que les changements soudains.
Stabilité de la charge de travail
Surveillez la cohérence de l'exécution des charges de travail. Utilisez digna Data Analytics pour comprendre comment la variabilité du temps d'exécution évolue et digna Data Anomalies pour identifier les comportements d'exécution inhabituels.
Utilisation de la plateforme
Comprenez comment l'utilisation de la plateforme évolue à mesure que les charges de travail et les volumes de données augmentent. Analysez les tendances d'utilisation et identifiez les changements inattendus grâce aux fonctionnalités digna.
Volume de données et croissance de la charge de travail
Surveillez les volumes de données et l'activité de la charge de travail qui peuvent expliquer des variations de performances ou de coût. Distinguez la croissance légitime de la plateforme des changements inattendus.
Distribution des données de la plateforme
Utilisez digna Timeliness pour surveiller si les données essentielles de la plateforme arrivent comme prévu et détecter les données manquantes, les retards inattendus ou les changements dans les modèles de livraison.
Limites de consommation
Utilisez digna Data Validation pour définir des seuils de consommation acceptables et être alerté lorsque l'utilisation de la plateforme dépasse les limites que vous avez fixées.
Scénarios courants d'Observability pour les plateformes de données
Détectez les changements avant qu'ils ne deviennent des problèmes opérationnels.
Détection de la dérive des coûts
Une charge de travail qui coûte 500 € par mois peut progressivement augmenter à 700 €, puis 900 €, sans générer de panne système. Utilisez digna Data Analytics pour suivre la consommation de la plateforme au fil du temps, puis digna Data Anomalies pour détecter les changements inattendus ou les écarts par rapport au modèle établi.
Surveillance de la stabilité du runtime
Une tâche peut continuer à s'exécuter avec succès alors que son temps d'exécution devient de plus en plus variable. Utilisez digna Data Analytics pour comprendre l'évolution du comportement d'exécution et digna Data Anomalies pour identifier les schémas d'exécution inhabituels.
Identification des charges de travail inefficaces
Certaines charges de travail consomment des ressources disproportionnellement élevées par rapport à leur comportement historique ou à la charge attendue. Comparez la consommation de ressources au fil du temps et détectez les modèles de consommation inhabituels.
Dégradation des performances, croissance et anomalies
Une augmentation progressive du temps d'exécution peut signaler un changement de comportement de la charge de travail, une croissance des données ou une pression sur les ressources. À mesure que les ensembles de données, les pipelines, les utilisateurs et les charges de travail augmentent, digna Data Analytics établit la tendance sous-jacente tandis que digna Data Anomalies identifie les écarts — aidant ainsi à séparer la croissance légitime du comportement inattendu de la plateforme.
Surveillance de la livraison des données de la plateforme
Utilisez digna Timeliness pour être alerté lorsque les données de plateforme requises sont manquantes, retardées ou arrivent en dehors de leur modèle de livraison attendu. Cela aide les équipes à identifier les problèmes de livraison en amont avant que des données incomplètes ou obsolètes n'affectent les charges de travail, les rapports et les décisions en aval.
Définir des garde-fous de consommation
Utilisez digna Data Validation pour définir une limite de consommation et être alerté lorsque l'utilisation dépasse le seuil que vous avez fixé. Utilisez-le pour établir des garde-fous opérationnels pour les charges de travail clés et intervenir avant qu'une consommation inattendue ne se transforme en coûts évitables.
Pourquoi la surveillance traditionnelle ne suffit plus
Une tâche réussie ne signifie pas nécessairement une charge de travail saine. Le suivi traditionnel se concentre sur le temps de fonctionnement, la réussite ou l'échec des tâches, l'utilisation des ressources à un instant donné et les alertes de seuil.
Ces contrôles sont importants, mais ils peuvent passer à côté des changements de comportement, des augmentations progressives de coûts, de la variabilité d'exécution, des inefficacités cachées, de la dérive de la charge de travail et de l'évolution des profils de performance. L'analyse des données (Data Analytics) montre comment le comportement évolue ; les anomalies de données (Data Anomalies) identifient le moment où il devient inattendu.
SURVEILLANCE TRADITIONNELLE
Temps de fonctionnement du système · Succès ou échec des tâches · Utilisation des ressources à un instant donné · Alertes en cas de dépassement des seuils
DIGNA OBSERVABILITY
Changements de comportement au fil du temps · Augmentation progressive des coûts · Variabilité du temps d'exécution · Inefficacités cachées · Dérive de la charge de travail · Évolution des profils de performance
Une plateforme.
Créez votre propre solution d'Observability.
Utilisez les modules dont vous avez besoin. Combinez-les lorsque vous en avez besoin. Chaque organisation a des plateformes de données, des charges de travail et des priorités opérationnelles différentes. Vous pouvez vous concentrer sur le coût, la performance ou la relation entre la croissance de la charge de travail, la consommation des ressources et le comportement de la plateforme.
digna Data Anomalies détecte les changements inattendus. Data Analytics explique les tendances. Timeliness surveille la disponibilité des données. Le Python SDK étend les flux de travail et les applications. Utilisez les modules individuels indépendamment ou combinez-les dans une solution d'observability plus large.
L'Observability de la plateforme de données connecte le comportement de la plateforme, la qualité des données et l'impact commercial — des charges de travail et de la consommation des ressources aux règles de données et aux KPI de l'entreprise.
Détectez les changements inattendus.
Comprendre les tendances et les comportements.
Surveiller la disponibilité des données.
Étendez vos flux de travail.
Explorez les livres blancs sur l'Observability de la plateforme
Des informations pratiques pour les plateformes de données modernes. Apprenez à identifier les anomalies de coûts, les dérives de charge de travail et l'évolution des profils de performance à travers les technologies que vous utilisez.
Détection d'anomalies de coût Databricks
Comprenez comment les anomalies de coûts apparaissent et comment digna Data Anomalies détecte les pics, les dérives progressives de coûts et les charges de travail instables.
Intégrez l'Observability de la plateforme dans vos propres flux de travail. Le Python SDK de digna permet aux équipes de travailler avec digna de manière programmatique dans les applications, les pipelines et les flux de travail opérationnels.
Automatisez les interactions, créez des outils de surveillance et d'automatisation personnalisés, intégrez digna dans des applications basées sur Python et étendez vos processus de données et d'ingénierie.
Comprenez le comportement de votre plateforme de données
Passez d'une surveillance réactive à un contrôle proactif. À mesure que les plateformes de données évoluent, digna aide les équipes à comprendre comment les charges de travail, les performances et la consommation des ressources évoluent au fil du temps.
Utilisez digna Data Analytics pour comprendre les tendances et digna Data Anomalies pour détecter les comportements inattendus. Combinez les capacités de digna et le Python SDK de digna pour concevoir la solution d'Observability qui s'adapte à votre environnement.