Detaillierte Observability für Databricks-Ressourcen. Korrekturen sicher umsetzen.
Cluster-Lebenszyklus, Warehouses im Leerlauf, Retry-Stürme: als Insights mit Belegen aufbereitet und nach Wirkung priorisiert. Echte Performance- und Kostenoptimierungspotenziale.
Read-only Service Principal. Unity-Catalog-kompatibel. In wenigen Minuten verbunden.
Beispieldaten. Ihre Insights spiegeln Ihre Umgebung wider.
Sie sehen die Verschwendung. Sie zu beheben ist der schwierige Teil.
Eine Query trifft ein 256-GB-Cluster, das den ganzen Tag läuft, und das Team, dem es gehört, ist nicht on-call. Die Lösung liegt auf der Hand: einen node entfernen, die auto-termination ändern, den Workload verlagern. Die Konsequenzen eines Fehlers sind ebenso offensichtlich. Also läuft das Cluster weiter.
Die meisten Platform-Teams haben reichlich Transparenz. Was ihnen fehlt, ist ein sicherer Weg vom Insight zur Maßnahme, der die nächste on-call-Rotation übersteht.
- Optimierungsskripte verrotten in dem Moment, in dem die Person, die sie geschrieben hat, das Team wechselt.
- Eigene Watcher erkennen die Anomalie, für die Sie sie geschrieben haben — und übersehen alles andere.
- Audit-Trails für Kostenmaßnahmen liegen auf Confluence-Seiten, die niemand liest.
- Das Business verlangt niedrigere DBU-Ausgaben ohne Serviceeinbußen. Kein Spielraum für Fehler.
Transparenz zuerst — dann ein Plan, dem Sie vertrauen können.
Was LakeSentry heute für Platform Engineers sichtbar macht — und wie aus jedem Befund ein Plan wird.
Workspace-übergreifende Transparenz
Normalisierte Kosten und Nutzung über alle Workspaces hinweg. Cluster-, Job- und SQL-Warehouse-Zustand an einem Ort, nach Wirkung priorisiert. Kein manuelles Zusammenfügen von SQL über Regionen oder Metastores hinweg.
Insights mit Belegen
Jede Empfehlung kommt mit den Daten, auf denen sie beruht — z-scores, Baselines, die Abweichung von der Historie. Lesen Sie die Belege und entscheiden Sie, ob sie zutrifft. Kein Black-Box-Scoring.
Performance-Insights
Detaillierte Insights und Anomalieerkennung für alle Arten von Databricks-Ressourcen und Workloads — Cluster, SQL Warehouses, Pipelines, Jobs, Apps, Endpoints, Lakebase-Datenbanken und mehr.
Wie LakeSentry sicher bleibt.
Warum Platform-Engineering-Teams einen Anbieter unbesorgt an ihre Produktion lassen.
- Read-only Service Principal. LakeSentry fordert niemals Schreibzugriff an.
- Freigeben und Verwerfen unterliegen RBAC nur für Admins. Jede Freigabe und jedes Verwerfen wird im Audit-Log erfasst.
- Ausgehende Webhooks decken heute geplante Reports ab (täglich, wöchentlich, monatlich).
- Nichts läuft gegen Ihre Umgebung. Jeden Plan setzt Ihr eigenes Team in Databricks um.
Wie dieselben Korrekturen heute ablaufen — und mit LakeSentry.
Manuelle Reviews, eigene Skripte oder eine Anbieterlösung. Der Kompromiss: Zeit und Vertrauen.
| Manuelle Reviews | Eigene Skripte | LakeSentry | |
|---|---|---|---|
| Abdeckung | Wenn Sie daran denken nachzusehen | Was auch immer Sie skripten | Alle Workspaces, standardmäßig täglich, stündlich verfügbar |
| Wo Insights liegen | Tickets und Erfahrungswissen | Anwendungslogs | Priorisierte Warteschlange mit Belegen pro Insight |
| Weg zur Lösung | Manuell in der Databricks-UI | Was auch immer Sie geschrieben haben | Durch detaillierte Aktionspläne geführt |
| Audit | Confluence-Seiten | Anwendungslogs | Befunde, Freigaben und Verlauf angewendeter Pläne im Audit-Log |
| Vertrauensmodell | Dem Reviewer vertrauen | Dem eigenen Code vertrauen | Standardmäßig read-only |
Fragen, die Platform Engineers stellen.
Welche Berechtigungen benötigt LakeSentry?
Wie setze ich eine Empfehlung um?
Wie mache ich eine umgesetzte Änderung rückgängig?
Lässt sich LakeSentry in unseren Incident-Workflow integrieren?
Kann ich eigene Regeln schreiben?
Read-only-Zugriff. Vollständige Transparenz über alle Workspaces.
Kostenlos mit unbegrenzten Workspaces. Unity-Catalog-kompatibel.