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精选集成
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Apache Airflow

通过集中管道元数据、日志和状态,IBM® Databand 可提供企业所需的洞察分析,以便在 Airflow 环境下始终如一地交付高质量数据。

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Snowflake

Snowflake 仓库中持续的可观察性可帮助通过 Snowflake 表检测与数据质量、及时性以及数据量相关的数据事件,并快速解决这些问题。

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dbt Core 和 dbt Cloud

将 dbt 与 Databand 集成,可跨任务、测试和模型中提供持续的可观察性,以便企业了解 dbt 流程何时中断以及如何快速将其修复。

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IBM DataStage

DataStage 集成可在执行 DataStage 任务期间提供持续的可观察性,以帮助确保企业知晓何时出现工作中断,以及如何快速将其修复。

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Apache Spark

Databand 可在更广泛的管道上下文中提供 Spark 可观察性,以便提早检测数据事件并更快地加以解决。

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Databricks Spark

为了实现持续的 Spark 可观察性和监控,Databand 通过 Spark 工作负载采用无缝 Databricks 集成功能。

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警报工具
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Microsoft Teams

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Outlook 徽标

电子邮件

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编码语言
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Python

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Scala

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Java

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自定义集成

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框架
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Deequ

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自定义集成

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编排
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Apache Airflow

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IBM DataStage

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dbt Core 和 dbt Cloud

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存储和计算
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Databricks

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Snowflake

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Amazon S3 徽标

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PostgreSQL

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变革
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Apache Spark

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IBM DataStage

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采取下一步行动

立即使用 IBM Databand 实现主动数据可观测性,以便先于用户了解到何时出现数据运行状况问题。

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