DATABRICKS PLATFORM OBSERVABILITY
Wychwyć to, co dashboardy przegapią - automatycznie
Odkryj praktyczne opracowania na temat wykrywania anomalii, zachowania kosztów i stabilności platformy — stworzone z myślą o inżynierach danych i platform.
Dlaczego Platform Observability ma znaczenie
Dlaczego Platform Observability ma znaczenie
Środowiska Databricks szybko się rozwijają. Pojawiają się nowe obciążenia, rośnie wolumen danych, a zachowanie zadań zmienia się z czasem — co sprawia, że koszty są trudniejsze do przewidzenia, a problemy trudniejsze do wykrycia.
Większość problemów nie daje o sobie znać wcześniej
Problemy rzadko objawiają się jako pojedyncze awarie. Pojawiają się one stopniowo:
Problemy rzadko objawiają się jako pojedyncze awarie. Pojawiają się one stopniowo:
ODCHYLENIE KOSZTÓW
NIESTABILNE ŚRODOWISKA URUCHOMIENIOWE
NIEEFEKTYWNOŚĆ ZASOBÓW
ZMIANY W OBCIĄŻENIU PRACY
ODCHYLENIE KOSZTÓW
NIESTABILNE ŚRODOWISKA URUCHOMIENIOWE
NIEEFEKTYWNOŚĆ ZASOBÓW
ZMIANY W OBCIĄŻENIU PRACY
"Behawioralna observability pomaga wykryć te zmiany na wczesnym etapie — zanim staną się one incydentami."
DATABRICKS PLATFORM OBSERVABILITY
Praktyczne przewodniki dla zespołów platformowych
Praktyczne przewodniki dla zespołów platformowych
WHITEPAPER - DOSTĘPNY JUŻ TERAZ
12 stron
8 minut
Detekcja anomalii kosztów Databricks
Zrozum, jak powstają anomalie kosztowe i jak wykrywać skoki, dryf oraz niestabilne obciążenia robocze przy użyciu analizy behawioralnej.
Wyjaśnienie zachowania kosztów DBU
Typowe wzorce anomalii
Dryf vs. skoki vs. zmienność
Podejście do detekcji oparte na sztucznej inteligencji
Pobierz bezpłatną białą księgę
WHITEPAPER - DOSTĘPNY JUŻ TERAZ
12 stron
8 minut
Detekcja anomalii kosztów Databricks
Zrozum, jak powstają anomalie kosztowe i jak wykrywać skoki, dryf oraz niestabilne obciążenia robocze przy użyciu analizy behawioralnej.
Wyjaśnienie zachowania kosztów DBU
Typowe wzorce anomalii
Dryf vs. skoki vs. zmienność
Podejście do detekcji oparte na sztucznej inteligencji
Pobierz bezpłatną białą księgę
WHITEPAPER - DOSTĘPNY JUŻ TERAZ
12 stron
8 minut
Detekcja anomalii kosztów Databricks
Zrozum, jak powstają anomalie kosztowe i jak wykrywać skoki, dryf oraz niestabilne obciążenia robocze przy użyciu analizy behawioralnej.
Wyjaśnienie zachowania kosztów DBU
Typowe wzorce anomalii
Dryf vs. skoki vs. zmienność
Podejście do detekcji oparte na sztucznej inteligencji
Wkrótce
Stabilność obciążeń roboczych Databricks
Wykrywaj niestabilne zadania, zmienność czasu uruchomienia i spadek wydajności w klastrach.
Powiadom mnie o dostępności
Wkrótce
Stabilność obciążeń roboczych Databricks
Wykrywaj niestabilne zadania, zmienność czasu uruchomienia i spadek wydajności w klastrach.
Powiadom mnie o dostępności
Wkrótce
Efektywność wykorzystania zasobów Databricks
Zidentyfikuj nieefektywne klastry i zoptymalizuj zużycie zasobów obliczeniowych w różnych obciążeniach.
Powiadom mnie o dostępności
Wkrótce
Efektywność wykorzystania zasobów Databricks
Zidentyfikuj nieefektywne klastry i zoptymalizuj zużycie zasobów obliczeniowych w różnych obciążeniach.
Powiadom mnie o dostępności
Powiązane treści
Zacznij rozumieć swoją platformę
Zespół ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji, danych i oprogramowania z siedzibą w Wiedniu, łączący rygor akademicki z bogatym doświadczeniem branżowym.
Zacznij rozumieć swoją platformę
Zespół ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji, danych i oprogramowania z siedzibą w Wiedniu, łączący rygor akademicki z bogatym doświadczeniem branżowym.
Zacznij rozumieć swoją platformę
Zespół ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji, danych i oprogramowania z siedzibą w Wiedniu, łączący rygor akademicki z bogatym doświadczeniem branżowym.