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Per il Platform Engineering Ottimizzazione sicura di Databricks

Osservabilità dettagliata delle risorse Databricks. Applica le correzioni in sicurezza.

Ciclo di vita dei cluster, warehouse SQL inattivi, tempeste di tentativi: tutto emerge come insight con evidenze e ordinato per impatto. Opportunità reali di ottimizzazione delle performance e dei costi.

Inizia gratis

Entità servizio di sola lettura. Compatibile con Unity Catalog. Connettiti in pochi minuti.

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

Dati di esempio. Gli insight rifletteranno il proprio ambiente.

Lo spreco si vede. Il difficile è intervenire.

Una query colpisce un cluster da 256 GB che resta acceso tutto il giorno, e il team che lo possiede non è di turno. La correzione è ovvia: togliere un nodo, cambiare la terminazione automatica, spostare il carico di lavoro. Le conseguenze di farlo male sono altrettanto ovvie. Così il cluster resta acceso.

Alla maggior parte dei team di piattaforma non manca la visibilità. Manca un percorso sicuro dall’insight all’azione che sopravviva al successivo cambio di turno.

  • Gli script di ottimizzazione marciscono nel momento in cui chi li ha scritti cambia team.
  • I watcher su misura intercettano l’anomalia per cui sono stati scritti, e ignorano tutto il resto.
  • I registri di audit delle azioni sui costi vivono in pagine Confluence che nessuno legge.
  • Il business chiede di ridurre la spesa in DBU senza degradare il servizio. Nessun margine di errore.

Prima la visibilità — poi un piano di cui fidarsi.

Ciò che LakeSentry porta alla luce oggi per i platform engineer, e come ogni rilevazione diventa un piano.

Visibilità tra aree di lavoro

Costo e utilizzo normalizzati su ogni area di lavoro. Lo stato di cluster, processi e warehouse SQL in un unico posto, ordinato per impatto. Senza assemblare SQL tra regioni o metastore.

Insight con evidenze

Ogni raccomandazione arriva con i dati su cui si basa — z-score, linee di base, lo scostamento rispetto allo storico. Leggi le evidenze e decidi se sono pertinenti. Nessun punteggio a scatola chiusa.

Insight di performance

Insight dettagliati e rilevamento delle anomalie per tutti i tipi di risorse e carichi di lavoro di Databricks — cluster, warehouse SQL, pipeline, processi, app, endpoint, database Lakebase e altro.

Come LakeSentry resta sicuro.

Ciò che mette a proprio agio i team di platform engineering nel collegare un fornitore alla produzione.

  • Entità servizio di sola lettura. LakeSentry non richiede mai l’accesso in scrittura.
  • Approvare e scartare sono soggetti a un RBAC riservato agli amministratori. Ogni approvazione e ogni scarto viene registrato nel registro di audit.
  • I webhook in uscita coprono oggi i report pianificati (giornalieri, settimanali, mensili).
  • Nulla viene eseguito nel proprio ambiente. Ogni piano viene applicato dal team, in Databricks.

Come avvengono oggi le stesse correzioni — e come avvengono con LakeSentry.

Revisioni manuali, script su misura o la soluzione di un fornitore. Il compromesso è tra tempo e fiducia.

Revisioni manuali Script su misura LakeSentry
Copertura Quando ci si ricorda di guardare Ciò che è stato programmato Tutte le aree di lavoro, giornaliera per impostazione predefinita, disponibile ogni ora
Dove vivono gli insight Ticket e conoscenza tacita Log dell’applicazione Coda ordinata per priorità, con evidenze per ogni insight
Percorso verso la correzione Manuale nell’interfaccia di Databricks Ciò che è stato scritto Guidato da piani d’azione dettagliati
Audit Pagine Confluence Log dell’applicazione Rilevazioni, approvazioni e storico dei piani applicati nel registro di audit
Postura di fiducia Fidarsi del revisore Fidarsi del proprio codice Sola lettura per impostazione predefinita

Le domande che pongono i platform engineer.

Quali permessi servono a LakeSentry?
Sola lettura. A LakeSentry basta un’entità servizio con accesso alle system tables e non richiede mai permessi di scrittura. Unity Catalog è obbligatorio.
Come si applica una raccomandazione?
Ogni raccomandazione arriva come piano d’azione guidato: cosa modificare, il valore attuale e l’effetto atteso. Si applica in autonomia in Databricks — LakeSentry non apporta modifiche nel proprio ambiente.
Come si annulla una modifica già applicata?
I piani vengono generati registrando in linea il valore attuale di ciò che modificherebbero — il precedente valore di terminazione automatica, il numero di worker precedente, se il cluster era in esecuzione. Annullare significa riapplicare quel valore registrato in Databricks.
Vi integrate con il nostro flusso di gestione degli incidenti?
I webhook in uscita coprono oggi i report pianificati (riepilogo giornaliero, settimanale, mensile), firmati con HMAC-SHA256. Collegali a Slack, PagerDuty o al proprio sistema di gestione degli incidenti. I webhook per singola azione e per singolo insight sono nella roadmap, non ancora disponibili.
Posso scrivere regole personalizzate?
Il motore di raccomandazioni è integrato. Le regole di attribuzione personalizzate, che decidono come il costo viene aggregato per team, sono interamente personalizzabili: si definiscono nella scheda Mappings e nell’editor delle regole.

Accesso in sola lettura. Visibilità completa su tutte le aree di lavoro.

Gratis, con aree di lavoro illimitate. Compatibile con Unity Catalog.

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