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Pour le Platform Engineering Optimisation Databricks en toute sécurité

Observabilité détaillée des ressources Databricks. Appliquez les correctifs en toute sécurité.

Cycle de vie des clusters, entrepôts SQL inactifs, tempêtes de retries : autant d’insights étayés par des preuves et classés par impact. De vraies opportunités d’optimisation des performances et des coûts.

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Principal de service en lecture seule. Compatible Unity Catalog. Connexion en quelques minutes.

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

Données d’exemple. Vos insights refléteront votre environnement.

Vous voyez le gaspillage. Le plus dur, c’est d’agir dessus.

Une requête sollicite un cluster de 256 Go qui tourne toute la journée, et l’équipe qui en est propriétaire n’est pas d’astreinte. Le correctif est évident : retirer un node, modifier l’auto-termination, déplacer la charge de travail. Les conséquences d’une erreur le sont tout autant. Alors le cluster continue de tourner.

La plupart des équipes plateforme ne manquent pas de visibilité. Ce qui leur manque, c’est un chemin sûr de l’insight à l’action, capable de survivre à la prochaine rotation d’astreinte.

  • Les scripts d’optimisation pourrissent dès que la personne qui les a écrits change d’équipe.
  • Les watchers maison détectent l’anomalie pour laquelle vous les avez écrits, et passent à côté de tout le reste.
  • Les pistes d’audit des actions de coûts vivent dans des pages Confluence que personne ne lit.
  • Le métier exige une baisse des dépenses DBU sans dégradation de service. Aucune marge d’erreur.

La visibilité d’abord — puis un plan digne de confiance.

Ce que LakeSentry met en évidence aujourd’hui pour les platform engineers, et comment chaque constat devient un plan.

Visibilité inter-espaces de travail

Coûts et usage normalisés sur chaque espace de travail. L’état des clusters, des travaux et des entrepôts SQL au même endroit, classé par impact. Fini les assemblages SQL entre régions ou metastores.

Des insights étayés par des preuves

Chaque recommandation est livrée avec les données sur lesquelles elle repose — z-scores, baselines, l’écart par rapport à l’historique. Lisez les preuves, jugez si elles s’appliquent. Aucun scoring en boîte noire.

Insights de performance

Insights détaillés et détection d’anomalies pour tous les types de ressources et charges de travail Databricks — clusters, entrepôts SQL, pipelines, travaux, apps, endpoints, bases de données Lakebase, et plus encore.

Comment LakeSentry reste sûr.

Ce qui met les équipes platform engineering à l’aise à l’idée de brancher un fournisseur sur leur production.

  • Principal de service en lecture seule. LakeSentry ne demande jamais d’accès en écriture.
  • Approuver et écarter relèvent d’un RBAC réservé aux admins. Chaque approbation et chaque rejet est consigné dans le journal d’audit.
  • Les webhooks sortants couvrent aujourd’hui les rapports planifiés (quotidiens, hebdomadaires, mensuels).
  • Rien ne s’exécute dans votre environnement. Chaque plan est appliqué par votre propre équipe, dans Databricks.

Comment les mêmes correctifs se déroulent aujourd’hui — et avec LakeSentry.

Revues manuelles, scripts maison ou une solution éditeur. Le compromis se joue entre temps et confiance.

Revues manuelles Scripts maison LakeSentry
Couverture Quand vous pensez à regarder Ce que vous avez scripté Tous les espaces de travail, quotidienne par défaut, horaire possible
Où vivent les insights Tickets et connaissances tacites Logs applicatifs File d’attente priorisée, avec preuves par insight
Chemin vers le correctif Manuelle dans l’UI Databricks Ce que vous avez écrit Guidé par des plans d’action détaillés
Audit Pages Confluence Logs applicatifs Constats, approbations et historique des plans appliqués dans le journal d’audit
Posture de confiance Faire confiance au relecteur Faire confiance à votre propre code Lecture seule par défaut

Les questions que posent les platform engineers.

De quelles permissions LakeSentry a-t-il besoin ?
Lecture seule. Un principal de service avec accès aux system tables suffit à LakeSentry, qui ne demande jamais de droits en écriture. Unity Catalog est requis.
Comment appliquer une recommandation ?
Chaque recommandation est livrée sous forme de plan d’action guidé : ce qu’il faut changer, la valeur actuelle et l’effet attendu. Vous l’appliquez vous-même dans Databricks — LakeSentry n’effectue aucune modification dans votre environnement.
Comment annuler un changement que j’ai appliqué ?
Les plans sont générés en consignant au passage la valeur actuelle de ce qu’ils modifieraient — l’ancienne valeur d’auto-termination, le nombre de workers précédent, l’état de marche du cluster. Annuler revient à réappliquer cette valeur consignée dans Databricks.
Vous intégrez-vous à notre workflow d’incidents ?
Les webhooks sortants couvrent aujourd’hui les rapports planifiés (résumé quotidien, hebdomadaire, mensuel), signés en HMAC-SHA256. Branchez-les sur Slack, PagerDuty ou votre propre outillage d’incidents. Les webhooks par action et par insight sont sur la roadmap, pas encore livrés.
Puis-je écrire mes propres règles ?
Le moteur de recommandations est intégré. Les règles d’attribution personnalisées, qui déterminent la façon dont les coûts sont agrégés par équipe, sont entièrement les vôtres : vous les définissez dans l’onglet Mappings et l’éditeur de règles.

Un accès en lecture seule. Une visibilité complète sur tous les espaces de travail.

Gratuit, avec des espaces de travail illimités. Compatible Unity Catalog.

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