POURQUOI L'OBSERVABILITÉ DE LA PLATEFORME COMPTE
Votre plateforme a ses régularités. Sachez les lire.
À mesure que les charges de travail évoluent et que les volumes augmentent, digna établit une référence pour chacune et suit les coûts, les temps d'exécution et les volumes par rapport à celle-ci. La croissance devient une tendance explicable. Tout le reste ressort comme un écart.
Les plateformes deviennent rarement inefficaces du jour au lendemain.
Les plateformes deviennent rarement inefficaces du jour au lendemain. Databricks, Snowflake et Teradata sont conçues pour passer à l'échelle. La complexité vient avec, et elle avance sans bruit.
Complexité croissante
Nouvelles charges de travail, volumes plus importants, requêtes plus complexes.
Des changements sans panne
Dérive des coûts et instabilité des temps d'exécution, sans aucune panne ni aucune alerte déclenchée.
Des ressources qui se déplacent
Les usages évoluent, et la normale d'hier cesse d'être une référence.
Au-delà d'un état de santé instantané
Le monitoring vous dit que la plateforme fonctionne. L'observabilité vous dit comment elle évolue.
Des métriques à la compréhension des comportements
Les métriques brutes vous disent ce qui s'est passé. L'analyse comportementale vous aide à comprendre ce qui a changé. Une valeur de métrique isolée offre peu de contexte. Une requête a pris 18 minutes. Est-ce un problème ? Cela dépend de ce qui se passe habituellement. Si la même requête prend normalement 3 minutes, l'écart est significatif. Si elle en prend normalement 20, c'est peut-être tout à fait normal. digna Anomalies de données identifie les écarts inattendus ; digna Analyse de données montre comment la métrique sous-jacente évolue dans le temps.
Monitoring traditionnel
Temps de fonctionnement du système
Succès ou échec de la tâche
Utilisation ponctuelle
Alertes de seuil
digna Observability
Changement de comportement au fil du temps
Augmentations progressives des coûts
Variabilité à l'exécution
Dérive de la charge de travail et inefficacités cachées
CAPACITÉS MODULAIRES
Des défis de plateforme différents. Combinez les capacités dont vous avez besoin.
Coût, performance, stabilité. Chaque environnement leur accorde un poids différent.
Le comportement de la plateforme a-t-il changé de façon inattendue ?
digna Anomalies de données
Détectez les écarts de temps d'exécution, de consommation et de comportement des charges de travail.
Est-ce une tendance ou un cas isolé ?
digna Analyse de données
Suivez l'évolution des coûts, des temps d'exécution et des volumes dans le temps.
L'utilisation reste-t-elle dans ses limites ?
digna Validation des données
Définissez des seuils de consommation et soyez alerté lorsque les charges de travail les dépassent.
Les données de la plateforme sont-elles arrivées ?
Data Timeliness
Repérez les données de plateforme manquantes, retardées ou hors schéma habituel.
Combinez ces capacités et d'autres de digna pour construire la solution d'observabilité adaptée à votre environnement. Surveillez ce qui compte. Détectez les changements inattendus. Comprenez comment votre plateforme évolue avant que les problèmes ne deviennent opérationnels.
SIGNAUX DE LA PLATEFORME
Que pouvez-vous observer ?
Surveillez les signaux qui comptent pour votre plateforme.
ÉTENDRE DIGNA
Développez et étendez avec le digna Python SDK.
Intégrez l'observabilité dans vos propres workflows. Travaillez avec digna de façon programmatique dans vos applications, vos pipelines et vos processus opérationnels.
RESSOURCES
Découvrez les whitepapers sur l'observabilité des plateformes.
Des enseignements concrets pour les plateformes de données modernes. Détection des anomalies de coûts Databricks — Comment apparaissent les anomalies de coûts, et comment digna détecte les pics, les dérives et les charges instables.
