Zbuduj rozwiązanie w zakresie platform observability, którego potrzebuje Twoja organizacja.
Nowoczesne platformy danych stale ewoluują. Obciążenia pracą ulegają zmianom, wolumeny danych rosną, zapytania stają się bardziej złożone, a zużycie zasobów się przesuwa.
digna to platforma Data Observability, która zapewnia modułowe możliwości monitorowania, analizowania i zrozumienia, jak Twoje platformy danych zachowują się w czasie.
digna Data Anomalies →
Wykrywaj nieoczekiwane zmiany w zachowaniu platformy i obciążeń roboczych.
digna Data Analytics →
Zrozum trendy i dowiedz się, jak zachowanie platformy ewoluuje w czasie.
Monitoruj, czy wymagane dane platformy docierają zgodnie z oczekiwanymi schematami dostarczania.
Zdefiniuj limit zużycia i otrzymuj alerty, gdy użycie przekroczy ustawiony próg.
Połącz te i inne możliwości digna, aby zbudować rozwiązanie z zakresu Observability dopasowane do Twojego środowiska. Monitoruj to, co ważne. Wykrywaj nieoczekiwane zmiany. Zrozum, jak ewoluuje Twoja platforma, zanim problemy staną się kłopotami operacyjnymi.
Dlaczego Observability platformy danych ma kluczowe znaczenie
Platformy danych rzadko stają się nieefektywne z dnia na dzień. Platformy dla przedsiębiorstw, takie jak Databricks, Snowflake i Teradata, są zaprojektowane z myślą o skalowalności — ale skalowanie wprowadza również złożoność.
Rosnąca złożoność
Nowe obciążenia, rosnący wolumen danych i bardziej złożone zapytania.
Zmiana zasobów
Ewolujące wzorce użytkowania i wymagania obliczeniowe zmieniają zachowanie platformy.
Stopniowe ryzyko
Wzrost kosztów i niestabilność środowiska wykonawczego mogą pojawić się nawet bez awarii systemu.
Zmiana bez niepowodzeń
Wzrost kosztów, niestabilność środowiska uruchomieniowego, dłuższy czas trwania zapytań i nieefektywne wykorzystanie zasobów mogą pojawiać się stopniowo, nie powodując awarii systemu.
Więcej niż chwilowy stan zdrowia
Tradycyjny monitoring informuje o tym, czy system lub zadanie działa prawidłowo. Observability wyjaśnia, jak zachowanie platformy zmienia się w czasie.
Od metryk do zrozumienia zachowań
Surowe metryki mówią Ci, co się stało. Analiza behawioralna pomaga Ci zrozumieć, co się zmieniło.
Pojedyncza wartość metryki zapewnia ograniczony kontekst. Zapytanie trwało 18 minut. Czy to problem? To zależy od tego, co dzieje się zazwyczaj.
Jeśli to samo zapytanie zwykle trwa 3 minuty, zmiana jest znacząca. Jeśli zwykle trwa 20 minut, może to być całkowicie normalne. digna Data Anomalies identyfikuje nieoczekiwane odchylenia; digna Data Analytics pokazuje, jak podstawowa metryka zmienia się w czasie.
Zużycie
Zużycie mocy obliczeniowej, zużycie jednostek DBU, kredyty i utylizacja zasobów.
Wydajność
Czasy uruchomienia zadań, czas trwania zapytań i charakterystyka ich wykonywania.
Obciążenie pracą
Wolumeny obciążeń, wolumeny danych, współbieżność i inne metryki specyficzne dla platformy.
WSKAŹNIKI PUNKTOWE W CZASIE
Co się stało?
Metryka pokazuje zdarzenie: zapytanie trwało 18 minut, wzrosło zużycie zasobów obliczeniowych lub zadanie zostało zakończone. Sama w sobie ta wartość ma ograniczony kontekst.
ANALIZA BEHAWIORALNA
Co się zmieniło?
digna ustala normalne zachowanie, wykrywa nieoczekiwane odstępstwa i ujawnia, czy zmiana ma charakter odosobniony, powtarzający się, czy jest częścią długoterminowego trendu.
Co możesz zaobserwować?
Monitoruj sygnały, które mają znaczenie dla Twojej platformy.
Wydajność obciążenia roboczego
Zrozum, jak zmienia się czas wykonywania zadań i zapytań. Użyj digna Data Analytics, aby analizować trendy czasu działania, oraz digna Data Anomalies, aby identyfikować nietypowe zachowania podczas wykonywania. Zidentyfikuj obciążenia, które stają się wolniejsze, mniej przewidywalne lub coraz bardziej zmienne.
Zużycie zasobów
Monitoruj zużycie zasobów i mocy obliczeniowej w czasie. Korzystaj z digna Data Analytics, aby zrozumieć trendy zużycia, oraz z digna Data Anomalies, aby identyfikować nieoczekiwane wzrosty. Znajduj obciążenia, w których zużycie zasobów zmienia się bez odpowiadającej im zmiany w wymaganiach biznesowych lub technicznych.
Zachowanie kosztów
Śledź wskaźniki kosztów specyficzne dla danej platformy. Użyj digna Data Analytics, aby zrozumieć rozwój kosztów, oraz digna Data Anomalies, aby zidentyfikować nieoczekiwane skoki lub odchylenia. Identyfikuj zarówno stopniowy dryf kosztów, jak i nagłe zmiany.
Stabilność obciążenia
Monitoruj spójność wykonywania obciążeń. Użyj digna Data Analytics, aby zrozumieć, jak rozwija się zmienność czasu wykonywania, oraz digna Data Anomalies, aby zidentyfikować nietypowe zachowanie podczas wykonywania.
Wykorzystanie platformy
Zrozum, jak zmienia się wykorzystanie platformy wraz ze wzrostem obciążeń i wolumenu danych. Analizuj trendy utylizacji i identyfikuj nieoczekiwane zmiany dzięki możliwościom digna.
Wzrost wolumenu danych i obciążenia pracą
Monitoruj wolumen danych i aktywność obciążeń, które mogą wyjaśniać zmiany w wydajności lub kosztach. Odróżnij uzasadniony wzrost platformy od nieoczekiwanych zmian.
Dostarczanie Danych Platformy
Użyj digna Timeliness do monitorowania, czy kluczowe dane platformy docierają zgodnie z oczekiwaniami, oraz do wykrywania brakujących danych, nieoczekiwanych opóźnień lub zmieniających się wzorców dostarczania.
Limity zużycia
Użyj digna Data Validation, aby zdefiniować dopuszczalne progi zużycia i otrzymywać powiadomienia, gdy użycie platformy przekroczy ustawione limity.
Typowe scenariusze dla Observability platformy danych
Wykrywaj zmiany, zanim staną się problemami operacyjnymi.
Wykrywanie dryfu kosztów
Obciążenie, którego koszt wynosi 500 € miesięcznie, może stopniowo wzrosnąć do 700 €, a następnie do 900 €, nie powodując przy tym żadnej awarii systemu. Użyj digna Data Analytics, aby śledzić zużycie platformy w czasie, a następnie digna Data Anomalies, aby wykrywać nieoczekiwane zmiany lub odchylenia od ustalonego wzorca.
Monitorowanie stabilności czasu uruchomieniowego
Zadanie może nadal kończyć się powodzeniem, podczas gdy jego czas wykonywania staje się coraz bardziej zmienny. Użyj digna Data Analytics, aby zrozumieć, jak ewoluuje zachowanie w czasie działania, oraz digna Data Anomalies, aby zidentyfikować nietypowe wzorce wykonywania.
Identyfikacja nieefektywnych obciążeń roboczych
Niektóre obciążenia zużywają nieproporcjonalnie dużo zasobów w porównaniu ze swoją historią działania lub oczekiwanym profilem. Porównaj zużycie zasobów na przestrzeni czasu i wykrywaj nietypowe wzorce konsumpcji.
Spadek wydajności, wzrost i anomalie
Stopniowy wzrost czasu wykonywania może sygnalizować zmieniające się zachowanie obciążenia, wzrost ilości danych lub presję na zasoby. W miarę wzrostu zestawów danych, potoków, użytkowników i obciążeń, digna Data Analytics ustala podstawowy trend, podczas gdy digna Data Anomalies identyfikuje odchylenia — pomagając odróżnić uzasadniony wzrost od nieoczekiwanego zachowania platformy.
Monitorowanie dostarczania danych platformy
Użyj digna Timeliness, aby otrzymywać powiadomienia, gdy wymagane dane platformy są brakujące, opóźnione lub docierają niezgodnie z oczekiwanym schematem dostarczania. Pomaga to zespołom identyfikować problemy z dostarczaniem danych na wcześniejszych etapach, zanim niekompletne lub nieaktualne dane wpłyną na późniejsze zadania robocze, raporty i decyzje.
Ustawianie limitów zużycia
Użyj digna Data Validation do zdefiniowania limitu zużycia i otrzymuj alerty, gdy użycie przekroczy ustawiony próg. Użyj tego narzędzia do ustanowienia barier operacyjnych dla kluczowych obciążeń roboczych i reaguj, zanim nieoczekiwane zużycie przełoży się na koszty, których można uniknąć.
Dlaczego tradycyjny monitoring nie wystarcza
Udane wykonanie zadania nie musi oznaczać zdrowego obciążenia pracą. Tradycyjny monitoring skupia się na czasie bezawaryjnej pracy, powodzeniu lub niepowodzeniu zadań, wykorzystaniu zasobów w danym momencie oraz alertach progowych.
Te mechanizmy kontrolne są ważne, ale mogą nie wykryć zmian behawioralnych, stopniowego wzrostu kosztów, zmienności w czasie działania, ukrytych nieefektywności, przesunięcia obciążenia roboczego i zmieniających się wzorców wydajności. Moduł Data Analytics pokazuje, jak ewoluuje zachowanie systemu, natomiast Data Anomalies identyfikuje momenty, w których staje się ono nieoczekiwane.
TRADYCYJNY MONITORING
Czas bezawaryjnej pracy systemu · Sukces lub niepowodzenie zadania · Wykorzystanie zasobów w danym momencie · Alerty o przekroczeniu progów
DIGNA OBSERVABILITY
Zmiany zachowania w czasie · Stopniowy wzrost kosztów · Zmienność czasu wykonywania · Ukryte nieefektywności · Dryf obciążenia roboczego · Zmieniające się wzorce wydajności
Jedna platforma.
Zbuduj własne rozwiązanie Observability.
Korzystaj z modułów, których potrzebujesz. Łącz je, kiedy tego potrzebujesz. Każda organizacja ma inne platformy danych, obciążenia i priorytety operacyjne. Możesz skupić się na kosztach, wydajności lub relacji między wzrostem obciążenia, zużyciem zasobów a zachowaniem platformy.
digna Data Anomalies wykrywa nieoczekiwane zmiany. Data Analytics wyjaśnia trendy. Timeliness monitoruje dostępność danych. Python SDK rozszerza przepływy pracy i aplikacje. Używaj poszczególnych modułów niezależnie lub połącz je w szersze rozwiązanie klasy observability.
Data Platform Observability łączy zachowanie platformy, jakość danych i wpływ na biznes — od obciążeń i zużycia zasobów po reguły danych i kluczowe wskaźniki efektywności (KPI).
Wykrywaj nieoczekiwane zmiany.
Zrozum trendy i zachowania.
Monitoruj dostępność danych.
Rozszerz swoje przepływy pracy.
Przeglądaj białe księgi dotyczące Observability platformy
Praktyczne wskazówki dla nowoczesnych platform danych. Dowiedz się, jak identyfikować anomalie kosztowe, zmiany w obciążeniu pracą (workload drift) i zmieniające się wzorce wydajności w technologiach, z których korzystasz.
Detekcja anomalii kosztów Databricks
Dowiedz się, jak powstają anomalie kosztowe i jak digna Data Anomalies wykrywa skoki, stopniowy wzrost kosztów oraz niestabilne obciążenia robocze.
Zintegruj observability platformy z własnymi przepływami pracy. Digna Python SDK pozwala zespołom pracować z digna programowo w aplikacjach, potokach wdrażania i przepływach operacyjnych.
Automatyzuj interakcje, twórz niestandardowe rozwiązania w zakresie monitorowania i automatyzacji, włączaj digna do aplikacji opartych na języku Python oraz rozszerzaj procesy przetwarzania danych i inżynieryjne.
Zrozum, jak zachowuje się Twoja platforma danych
Przejdź od reaktywnego monitorowania do proaktywnej kontroli. W miarę skalowania platform danych, digna pomaga zespołom zrozumieć, jak obciążenia robocze, wydajność i zużycie zasobów zmieniają się w czasie.
Używaj digna Data Analytics, aby zrozumieć trendy, oraz digna Data Anomalies, aby wykrywać nieoczekiwane zachowania. Połącz możliwości digna i digna Python SDK, aby zbudować rozwiązanie klasy observability, które pasuje do Twojego środowiska.