Melhor Software de Observabilidade de Dados - Página 3
A observabilidade de dados envolve o monitoramento completo, gerenciamento e compreensão do stack tecnológico de dados moderno. Essas ferramentas permitem que as empresas gerenciem melhor seus dados, ajudando-as a descobrir e resolver problemas de dados em tempo real e obter uma visão completa da saúde dos dados do sistema. As ferramentas de observabilidade de dados ajudam as empresas a acelerar a adoção de dados em todos os departamentos. Isso ajuda na tomada de decisões estratégicas e orientadas por dados que beneficiam toda a organização.
O conceito de observabilidade de dados deriva das melhores práticas aprendidas com o software DevOps para gerenciar dados imparciais, imprecisos ou errôneos. Essas melhores práticas, que incluem a otimização de logs, insights em tempo real, e assim por diante, permitem a criação de dados confiáveis e sem erros em todo o stack de dados, que inclui fontes de dados, data warehouses, ferramentas ETL, ferramentas de ML/BI, etc.
As ferramentas de observabilidade de dados fazem parte das plataformas DataOps. As plataformas DataOps reúnem vários tipos de software de gerenciamento de dados em um ambiente individual e integrado. A plataforma unifica todo o desenvolvimento e operações nos fluxos de trabalho de dados. O software de observabilidade de dados foca no monitoramento da saúde dos pipelines de dados e do sistema como um todo.
As ferramentas de observabilidade de dados diferem do software de monitoramento, já que este último foca em métricas pré-determinadas para identificar bugs, enquanto a observabilidade de dados foca na detecção e resolução em tempo real. A observabilidade de dados também difere do software de qualidade de dados, onde o primeiro foca em reduzir o número de incidentes de dados enquanto acelera o tempo de resolução. A qualidade dos dados é o resultado de uma poderosa observabilidade de dados em todo o stack de dados moderno.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Observabilidade de Dados, um produto deve:
Monitorar proativamente, alertar, rastrear, registrar, comparar e analisar dados para quaisquer erros ou problemas em todo o stack de dados Monitorar dados em repouso e dados em movimento, e não requer extração de dados do local de armazenamento atual Conectar-se a um stack existente sem necessidade de escrever código ou modificar pipelines de dadosDestaque Software de Observabilidade de Dados Em Um Relance
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Enraizado na sabedoria coletiva da comunidade Apache Flink e abordando os desafios únicos enfrentados pelas empresas, o Datorios é a primeira plataforma de observabilidade de dados para Apache Flink,
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