LakeFlowジョブを使用する顧客
From Burnout to Breakthrough: A New Approach to Data Engineering
Stop firefighting! Learn how to build tested, reliable data pipelines for AI-ready workflows fast. Join us on Sep 9-11.
どのレベルのデータ専門家でも使用できるシンプルで直感的なツールを使用してワークフローを設計します。お気に入りのIDEで、または数回のクリックだけでタスクを定義し、ジョブ作成を簡単にします。
リアルタイムモニタリングで全てのタスクを完全に把握します。詳細なメトリクスと分析を使用して、生産の健康状態を積極的に評価し、迅速にボトルネックを特定し、問題をトラブルシューティングし、データパイプライン全体でのシームレスな操作を確保します。
あなたのプロダクションワークフローをスムーズかつ信頼性高く運用するために、完全に管理されたオーケストレーションサービスを信頼してください。実績あるパフォーマンスとスケーラビリティを持つLakeflow Jobsは、数千の組織から最も重要なデータパイプラインの処理を任されています。
ノートブック、SQL、Pythonなど、あらゆるデータワークフローを支える多様なタスクタイプを含む、シームレスなオーケストレーションを解放します。
タスクの依存関係を管理し、条件付きロジック、ループ、リトライなどを追加して、独自のパ イプライン要件に合わせてジョブをカスタマイズします。
必要なときにジョブを正確に実行します - リアルタイムのトリガー、事前定義されたスケジュール、またはオンデマンドでの実行により。
すぐに始められる完全に管理されたサーバーレスコンピュート — セットアップ不要 — そして、メンテナンスなしで安全でスケーラブルなパフォーマンスを得るための従量課金制。
ジョブの健康状態をリアルタイムで追跡し、詳細な洞察で問題を診断し、アラートを設定してコントロールを維持し、パフォーマンスを向上させます。
ジョブのエラーを即座に診断し、根本原因分析と修正を提供してジョブがスムーズに実行されるようにします。
タスクの失敗、遅延、異常をメール、Slack、またはカスタムウェブフックを通じて通知され、問題を迅速に解決し、ジョブの信頼性を維持します。
タスクの修復が容易になります - 失敗したノードをインテリジェントに再試行し、成功したものを再実行せずに時間を節約し、コストを削減し、効率を向上させます。
複雑なジョブを再利用可能なコンポーネントに分割することで、メンテナンス、スケーラビリティ、およびデータパイプライン全体の柔軟性を向上させます。
ジョブ間のデータフローと変換を追跡し、依存関係の可視性を確保し、制御、デバッグ、コンプライアンス管理を改善します。
Asset Bundlesを使用してリソースを管理し、デプロイメントを自動化し、環境固有の設定でテス トを簡素化することで、CI/CDをDatabricksと統合します。
Databricks SQLのウェアハウスでSQLクエリを実行し、クエリやアラートなどのDatabricks SQLオブジェクトを使用してジョブを作成、スケジュール、監視できます。
リアルタイムのデータストリームをシームレスに処理し、新しいイベントに即座に適応する自動化されたワークフローを可能にし、タイムリーな洞察と行動を可能にします。