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使用Snowflake或Confluent Cloud Kafka成本太高？数据可观测性可以通过五种方式优化企业成本！

传统的APM工具仅监控企业应用层，而数据可观测平台将监控功能一直延伸到数据和基础设施层。数据可观测性改进了对数据管道的控制，创建了更好的SLA，并为数据团队提供了更好的业务决策洞察力！

如何解决云数据平台的成本突发和数据可靠性、数据错误、数据质量低等问题？Acceldata数据可视化方案可为您提供解决方案！

Snowflake、DataProc、AWSEMR等云产品的出现使用户能够减少运营难题并轻松采用创新方法，如数据网格、数据市场和其他资源，从而降低成本并使数据的管理和使用方式民主化。相反，您应该首先评估您的作业和流程清单—识别关键作业并记录其性能特征，从存储库中删除过时的作业和代码，以便仅识别已知的工作资产以进行高效迁移。对于成功的云数据迁移，您需要经历概念证明、准备、数据迁移、使用、监控、优化等阶段。3.数据协调Acceldata允许通过比较源数据集和目标数据集来检查迁移数据的完整性。...

这个博客对当今使用的十几个最常见的故障指标进行排名，按照对数据工程师的相关性和重要性排序，从最利基和最不相关的指标开始，最后是所有DataOps团队都应该跟踪的最重要的指标。这是一个重要的战略指标，可以与您的内部客户共享，它可以捕捉您的基础架构的可靠性以及您的DataOps团队在正确诊断根本原因时的响应能力和技能。考虑到这一点，数据工程师将使用诸如MTBSI（服务事件之间的平均时间）之类的KPI，其中包括MTBF和MTTR（平均恢复时间）或MTRS（平均恢复服务时间）。...

两点之间最短的距离是多少？当然是直线。如果有多个点怎么办？那就要看情况了。为响应用户操作而执行的作业——刷新仪表板、聚合数据、构建报告、开发 ML 算法、执行分析——都需要在数据生态系统中进行多次跳转。为了知道一份工作需要多长时间，更重要的是，这些时间花在哪里，你需要知道流程中的所有点，知道每项任务需要多长时间，这些任务的依赖性，以及可能导致错过你的服务水平协议。这种级别的详细信息只能通过观察来收集。数据观察。各种工件，如日志、跟踪、事件收集信息的点点滴滴——我们称它们为信号。这些是可观测的数据点。为了获得

管理企业数据是一个很大的话题，而最好的理解它的方法是将数据变得可观测。数据可观测性提供了一种结构化的方法来监视和管理混合数据湖和数据仓库中的数据。

为了实现成功的数字化转型，数据团队需要超越清理不完整和重复的数据记录。像HongKe这样的多维数据可观察性解决方案可以帮助数据团队避免数据孤岛，使数据分析在整个组织中可访问，并实现更好的业务成果。数据团队还可以使用 HongKe 来利用 AI 进行高级数据清理和自动检测异常。数据工程团队可以使用多维数据可观察性方法解决这三个重要的数据问题，我们将在下面概述：如今，企业被数据淹没。Acceldata首席执行官 Rohit Choudhary在接受 Datatechvibe 采访时表示：“一些组织在一周内收集的

大数据面临一个具有讽刺意味的小文件问题，它会阻碍生产力并浪费宝贵的资源。如果管理不善，小文件问题会降低数据系统的性能，并使您的分析变得陈旧。这种违背目的的，不是吗？HDFS 文件存储通常没有优化，它会导致 NameNode 内存利用率和 RPC 调用不佳。这最终阻止了扫描吞吐量的下降，并降低了应用层的性能。如果您是任何现代数据湖的大数据管理员，您总会遇到小文件问题。分布式文件系统很棒，但让我们面对现实吧，您拆分存储层的次数越多，读取这些文件时的开销就越大。因此，我们的想法是优化文件大小以最好地服务于您的用例

对于许多组织而言，Apache Kafka 是其现代数据堆栈中的关键层。Uber将事件流平台称为其技术基础设施的“基石”，每天使用 Kafka 处理数万亿条实时消息和数 PB 数据。沃尔玛、推特、腾讯和许多其他公司也是如此。看起来是一夜成名，但是通常需要数年时间。Kafaka也不例外。Kafka 于 2011 年首次由 LinkedIn 工程师创建并开源，它必须成熟，建立一个生态系统，并抵御不乏竞争对手的事件流和消息队列平台，然后才能成为大规模可靠交付实时数据的流行选择。同样，大多数企业对 Kafka 的采