Risorse Piattaforme DataOps

Cos'è Lakehouse in Databricks?

Voglio avviare una discussione incentrata su piattaforme DataOps per implementazioni su larga scala che i team stanno effettivamente utilizzando e trovando utili. Mentre alcuni strumenti sono orientati all'impresa, ce ne sono diversi con capacità e integrazioni che hanno senso per le organizzazioni che operano su scala massiva.

Queste sono alcune delle opzioni più votate nella categoria Piattaforme DataOps di G2:

• Databricks Data Intelligence Platform: Piattaforma basata su Lakehouse per ingegneria unificata, governance e AI con lavori/orchestrazione progettati per scalare. Ha semplificato la tua automazione delle pipeline su larga scala e la collaborazione tra team?
• Monte Carlo: Osservabilità dei dati end-to-end che rileva problemi di freschezza/volume/schema e accelera la risoluzione degli incidenti su larga scala. Ha migliorato i tuoi SLA e ridotto il tempo di rilevamento in contesti complessi?
• Acceldata: Cloud di Osservabilità dei Dati che monitora pipeline, infrastruttura e costi con rilevamento delle anomalie guidato dall'AI—utilizzato da grandi imprese e banche. Ti ha aiutato a controllare la spesa cloud mantenendo l'affidabilità?
• IBM StreamSets: Piattaforma DataOps per progettare e operare pipeline batch/streaming/CDC con protezione dal drift su ambienti ibridi e multicloud. Quanto bene mantiene le prestazioni e la trasparenza su scala aziendale?

Se hai implementato una di queste (o altre), mi piacerebbe sapere cosa ha funzionato bene, cosa no, e quali piattaforme sono state sorprendentemente utili per DataOps su larga scala.