DEMO Demo en vivo de LakeSentry — sin registro. Probar ahora
Para Platform Engineering Optimización segura de Databricks

Observabilidad detallada de los recursos de Databricks. Aplique las correcciones con seguridad.

Ciclo de vida de los clústeres, almacenes de SQL inactivos, tormentas de reintentos: todo se muestra como insights con evidencias y ordenado por impacto. Oportunidades reales de optimización del rendimiento y los costos.

Comenzar gratis

Entidad de servicio de solo lectura. Compatible con Unity Catalog. Conéctese en cuestión de minutos.

app.lakesentry.io/insights
Active Insights
23
Potential Savings
$12,450/mo
Needs Attention
7
4 critical, 3 high
Anomaly Critical
Cost spike detected
etl_daily_ingest
$2,100/mo 2 hours ago
Cost Multiplier 3.2x
Z-Score 4.1
Baseline Cost $1,240
Current Cost $3,968

Datos de ejemplo. Sus insights reflejarán su entorno.

El desperdicio se ve. Lo difícil es actuar sobre él.

Una consulta ataca un clúster de 256 GB que está en marcha todo el día, y el equipo propietario no está de guardia. La corrección es evidente: quitar un nodo, cambiar la terminación automática, mover la carga de trabajo. Las consecuencias de hacerlo mal también lo son. Así que el clúster sigue en marcha.

A la mayoría de los equipos de plataforma no les falta visibilidad. Lo que les falta es un camino seguro del insight a la acción que sobreviva a la siguiente rotación de guardias.

  • Los scripts de optimización se pudren en cuanto quien los escribió cambia de equipo.
  • Los vigilantes hechos a medida detectan la anomalía para la que los escribió, y pasan por alto todo lo demás.
  • Los registros de auditoría de las acciones de costo viven en páginas de Confluence que nadie lee.
  • El negocio exige reducir el gasto en DBU sin degradar el servicio. Sin margen de error.

La visibilidad primero — y después un plan en el que confiar.

Lo que LakeSentry saca a la luz hoy para los platform engineers, y cómo cada hallazgo se convierte en un plan.

Visibilidad entre áreas de trabajo

Costo y uso normalizados en cada área de trabajo. El estado de clústeres, trabajos y almacenes de SQL en un mismo lugar, ordenado por impacto. Sin ensamblar SQL entre regiones o metastores.

Insights con evidencias

Cada recomendación se entrega con los datos sobre los que se basa — z-scores, líneas base, la desviación respecto al histórico. Lea las evidencias y decida si aplican. Sin puntuaciones de caja negra.

Insights de rendimiento

Insights detallados y detección de anomalías para todos los tipos de recursos y cargas de trabajo de Databricks — clústeres, almacenes de SQL, pipelines, trabajos, apps, endpoints, bases de datos Lakebase y más.

Cómo LakeSentry se mantiene seguro.

Lo que hace que los equipos de platform engineering se sientan cómodos conectando a un proveedor con su producción.

  • Entidad de servicio de solo lectura. LakeSentry nunca pide acceso de escritura.
  • Aprobar y descartar están sujetos a un RBAC reservado a administradores. Cada aprobación y cada descarte queda registrado en el registro de auditoría.
  • Los webhooks salientes cubren hoy los informes programados (diarios, semanales, mensuales).
  • Nada se ejecuta contra su entorno. Cada plan lo aplica su propio equipo, en Databricks.

Cómo se aplican hoy las mismas correcciones — y cómo se aplican con LakeSentry.

Revisiones manuales, scripts a medida o una solución de un proveedor. El equilibrio se juega entre tiempo y confianza.

Revisiones manuales Scripts a medida LakeSentry
Cobertura Cuando se acuerda de mirar Lo que haya programado Todas las áreas de trabajo, diaria por defecto, disponible por hora
Dónde viven los insights Tickets y conocimiento tácito Logs de la aplicación Cola priorizada, con evidencias por insight
Camino hasta la corrección Manual en la interfaz de Databricks Lo que haya escrito Guiado por planes de acción detallados
Auditoría Páginas de Confluence Logs de la aplicación Hallazgos, aprobaciones e historial de planes aplicados en el registro de auditoría
Postura de confianza Confiar en el revisor Confiar en su propio código Solo lectura por defecto

Las preguntas que hacen los platform engineers.

¿Qué permisos necesita LakeSentry?
Solo lectura. A LakeSentry le basta una entidad de servicio con acceso a las system tables, y nunca solicita permisos de escritura. Unity Catalog es obligatorio.
¿Cómo aplico una recomendación?
Cada recomendación se entrega como un plan de acción guiado: qué cambiar, el valor que tiene hoy y el efecto que cabe esperar. Usted mismo lo aplica en Databricks — LakeSentry no realiza cambios en su entorno.
¿Cómo deshago un cambio que ya apliqué?
Los planes se generan registrando sobre la marcha el valor actual de aquello que modificarían — el valor anterior de terminación automática, el número previo de workers, si el clúster estaba en marcha. Deshacer consiste en volver a aplicar ese valor registrado en Databricks.
¿Se integran con nuestro flujo de incidencias?
Los webhooks salientes cubren hoy los informes programados (resumen diario, semanal, mensual), firmados con HMAC-SHA256. Conéctelos a Slack, PagerDuty o su propio sistema de incidencias. Los webhooks por acción y por insight están en la hoja de ruta, aún no disponibles.
¿Puedo escribir mis propias reglas?
El motor de recomendaciones está integrado. Las reglas de atribución personalizadas, que deciden cómo se agrega el costo por equipos, son enteramente suyas: las define en la pestaña Mappings y en el editor de reglas.

Acceso de solo lectura. Visibilidad completa en todas las áreas de trabajo.

Gratis, con áreas de trabajo ilimitadas. Compatible con Unity Catalog.

Comenzar gratis