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La grande Release 2026 est disponible – Intégrez la Data Observability au cœur de votre code
OBSERVABILITY DE LA PLATEFORME DATABRICKS
Comprenez comment
se comporte votre environnement Databricks
Explorez des livres blancs pratiques sur la détection des anomalies, le comportement des coûts et la stabilité des plateformes — conçus pour les ingénieurs de données et de plateformes.
Pourquoi l'Observability plateforme est essentielle
Pourquoi l'Observability plateforme est essentielle
Les environnements Databricks évoluent rapidement. De nouvelles charges de travail apparaissent, les volumes de données augmentent et le comportement des tâches change au fil du temps — ce qui rend les coûts plus difficiles à prévoir et les problèmes plus difficiles à détecter.
La plupart des problèmes ne s’annoncent pas
Les problèmes apparaissent rarement sous forme de défaillances uniques. Ils émergent progressivement :
Les problèmes apparaissent rarement sous forme de défaillances uniques. Ils émergent progressivement :
DÉRIVE DES COÛTS
ENVIRONNEMENTS D'EXÉCUTION INSTABLES
INEFFICACITÉ DES RESSOURCES
CHANGEMENTS DE CHARGE DE TRAVAIL
DÉRIVE DES COÛTS
ENVIRONNEMENTS D'EXÉCUTION INSTABLES
INEFFICACITÉ DES RESSOURCES
CHANGEMENTS DE CHARGE DE TRAVAIL
« L’Observability comportementale vous aide à détecter ces changements tôt — avant qu’ils ne deviennent des incidents. »
OBSERVABILITY DE LA PLATEFORME DATABRICKS
Guides pratiques pour les équipes de plateforme
Guides pratiques pour les équipes de plateforme
LIVRE BLANC - DISPONIBLE DÈS MAINTENANT
12 pages
8 minutes
Détection d'anomalies de coût Databricks
Comprenez comment les anomalies de coûts apparaissent et comment détecter les pics, les dérives et les charges de travail instables à l'aide de l'analyse comportementale.
Explication du comportement des coûts DBU
Modèles d'anomalies courants
Dérive vs pics vs volatilité
Approche de détection basée sur l'IA
Télécharger le livre blanc gratuit
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Dérive vs pics vs volatilité
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Détection d'anomalies de coût Databricks
Comprenez comment les anomalies de coûts apparaissent et comment détecter les pics, les dérives et les charges de travail instables à l'aide de l'analyse comportementale.
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Modèles d'anomalies courants
Dérive vs pics vs volatilité
Approche de détection basée sur l'IA
Bientôt disponible
Stabilité de la charge de travail Databricks
Détectez les tâches instables, la volatilité du runtime et la dégradation des performances sur l'ensemble des clusters.
M'avertir quand disponible
Bientôt disponible
Stabilité de la charge de travail Databricks
Détectez les tâches instables, la volatilité du runtime et la dégradation des performances sur l'ensemble des clusters.
M'avertir quand disponible
Bientôt disponible
Efficacité des ressources Databricks
Identifiez les clusters inefficaces et optimisez l'utilisation des ressources de calcul pour l'ensemble des charges de travail.
M'avertir quand disponible
Bientôt disponible
Efficacité des ressources Databricks
Identifiez les clusters inefficaces et optimisez l'utilisation des ressources de calcul pour l'ensemble des charges de travail.
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Commencez à comprendre votre plateforme
Téléchargez le premier livre blanc pour découvrir à quoi ressemble l'observability comportementale en pratique.
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