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IBM Databandの統合を表す図
注目の統合 Apache Airflow

IBM Databandは、パイプラインのメタデータ、ログ、ステータスを集約することで、 Airflow環境全体に高品質のデータを一貫して供給するために必要な洞察を提供します。

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Snowflake

Snowflakeウェアハウス内で継続的な可観測性により、データ品質や鮮度、容量に関連するSnowflakeテーブルのデータ・インシデントを迅速に検出し、解決できます。

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dbt Coreとdbt Cloud

dbtとDatabandを統合すると、ジョブやテスト、モデル全体で継続的な可観測性が実現するため、dbtプロセスがいつ中断するか、それをどのように迅速に修正するかを把握することができます。

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IBM DataStage

DataStageの統合は、DataStageのジョブ実行中の継続的な可観測性を実現します。いつジョブが中断しても、それを迅速に修正する方法を確実に把握することができます。

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Apache Spark

Databandは、より広範なパイプラインの中でSparkの可観測性を提供するため、早期にデータ・インシデントを検出し、より迅速に解決できます。

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Databricks Spark

Sparkの継続的な可観測性と監視を実現するため、Databandは、Sparkのワークロードを通じてDatabricksをシームレスに統合します。

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アラート・ツール

Microsoft Teams

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PagerDuty

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Slack

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カスタム統合

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Eメール

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コーディング言語

Python

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Scala

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Java

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カスタム統合

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フレームワーク

Deequ

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カスタム統合

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オーケストレーション

Apache Airflow

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IBM DataStage

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dbt Coreとdbt Cloud

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Amazon MWAA

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ストレージとコンピュート

Databricks

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Snowflake

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Amazon Redshift

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Amazon S3

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Google Cloud Storage

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MySQL

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PostgreSQL

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カスタム統合

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概要と経緯

Apache Spark

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Databricks

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IBM DataStage

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Amazon EMR

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カスタム統合

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次のステップ

IBM Databand を使用してプロアクティブなデータ可観測性を今すぐ実装して、データの健全性の問題が発生したことをユーザーよりも前に知ることができます。

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