提升数据的可观测性

数据可观测性

快速查看数据沿袭, 数据概要, 作业和用户日志, 系统健康, 以及其他关键的工作负载指标

使所有数据工作流中的数据治理自动化

管道实时可见性

  • 统一的、实时的查看哪些转换和连接器是最新的

  • 查看转换何时运行、暂停、处于错误状态等等.

血统追踪 & 变化检测

  • DataAware智能跟踪数据的来源和使用方式

  • 自动监控对数据、模式和代码的任何更改

  • 始终动态地生成任务和参数,以确保正确的数据到达

安全的数据传输

  • 使用安全的数据feed对跨团队的所有关键数据集进行标准化

  • 方便地让用户访问他们需要的特定数据集,而且只有这些数据集,

  • 消除个人处理难以破译和转换的原始数据的需要.

自动化的血统追踪

  • 跟踪—跨越单个或多个管道—每个数据片段的来源, 它是如何获得的, 上面运行了什么代码

  • 通过深入理解代码之间的联系来简化企业治理, 数据和用户, 具有以前从未有过的可见性和可审核性

管道报警

  • 在组件级别跟踪每个管道的状态,并能够对所有错误发出警报

  • 通过与大多数常见的警报系统集成,定制通知以满足您的团队的需要, 比如PagerDuty和OpsGenie, 以及定制的webhook处理器

想了解更多关于数据可观察性平台的信息,以及它如何通过提升数据自动化云帮助您快速轻松地为数据和分析工程工作带来高级自动化?

从w88平台的客户

资源

新的数据规模挑战
从数据量和基础设施到数据团队容量的扩展——增加带宽的答案是什么?
白皮书
DataAware播客
来自数据工程和相关团队各个方面的嘉宾, 章节将深入探讨数据工程和数据团队的角色, 趋势, 最佳(和最差)实践, 真实世界的用例, 和更多的.
播客
《哈利的数据编排
了解哈里的数据科学团队是如何加速消化的, 转换, 并将零售数据输入到一个新的, 健壮的共享数据模型.
Video