Snowflake 可观察性集成
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突出显示 IBM Databand 的 Snowflake 可观察性集成各个方面的插图

为了实现持续的 Snowflake 可观察性和监控,IBM® Databand 采用了无缝 Snowflake 集成功能。

如果不了解 Snowflake 环境中出现瓶颈或异常的位置和原因,数据工程师就很难阻止他人使用不良数据。

IBM Databand 在企业 Snowflake 仓库中提供持续的可观察性,以便数据团队使用 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。

用例 自动化检测

使用自定义和半自定义查询检测列中的问题。

发现未知

检测意外异常,例如数据丢失或数据量峰值。

保证数据 SLA

确保 Snowflake 在预期的数据 SLA 内进行更新,并提供最新数据。

工作原理

Databand 目前支持监控 Snowflake 数据仓库中的静态数据事件。此过程包括:

1. 创建服务帐户,以便为 Databand 提供必要的权限

2. 在 Databand 中创建新的 Snowflake 监控,并提供您的连接详细信息

使用 Snowflake 进行身份验证后,您可以选择希望 Databand 监控的表。选择整个数据库、整个架构或单个表。若是监控整个数据库或架构,则将来添加到该数据库或架构的任何表都将自动添加到 Databand 内监控的表中。

功能

利用这些功能简化并集中化 Snowflake 表的可观察性。

数据质量警报

利用 Databand 数据质量警报的强大能力,在 Snowflake 表的空值和重复项影响数据消费者之前对其进行检测。Databand 还会生成数据量警报,以检测其中的意外峰值。此外,还可以报告数据最新情况,以了解表格是否按时更新

集中式日志记录

所有 Snowflake 数据质量事件及其根本原因都可以在集中式控制台查看,因此 Databand 可帮助节省调试时间。分析数据中的历史趋势以了解问题的严重性,并自动检测根本原因。此外,还可以查看 Snowflake 表和 DAG 的沿袭和影响分析。

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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