对于数据工程师

快速解决数据问题

通过在数据生命周期的任何时间和点全面了解数据、处理和管道,快速解决数据问题。

击败 SLA,最大限度地降低成本

数据消费者比以往更快地需要更多数据。任何中断都会破坏信任。数据可观察性可帮助数据工程团队构建和维护高性能、防弹的数据管道,并深入了解扩展基础架构的每个角落。击败 SLA、防止中断并保持在预算范围内。


简化数据基础架构和运营

当今的数据环境可能是本地和云、静态和动态数据、批处理和实时数据的复杂拼凑,拼凑在一起以支持分析、机器学习 (ML) 和个性化客户体验管道。无需夜间和周末工作即可管理这一切。

Acceldata 的统一平台提供对每个数据存储库和管道的端到端可见性。使数据整合和迁移顺畅无误。通过趋势分析和自动化操作减少日常消防工作,在问题发生之前预测和预防问题。

快速准确地确定根本原因

现代数据架构是本地和云服务的复杂组合。识别和隔离问题比以往任何时候都更具挑战性。如果没有适当的可见性级别,就不可能检测到可能影响业务的数据相关问题。

多维数据可观察性有助于隔离根本原因并快速解决问题。PhonePe 和 TrueDigital 等客户在部署 Acceldata 一年多后完全消除了计划外中断和 Sev 1 问题。


保持数据可访问和可靠

在数据驱动的时代,高质量的数据至关重要。通过多维数据可观察性保持数据流动、可靠且易于发现。在影响性能之前检测并扭转数据漂移。

识别并消除冗余数据管道。控制存储和处理成本。尽量减少来自数据科学家和高管的愤怒电子邮件。

通过自动化提高数据质量

现在的数据是动态的,每次传输、组合和转换时都会发生变化。摄取时的一次性编目已不再足够。必须不断发现、分析和分析数据的质量、沿袭和合规性。

数据可观察性可提供有关数据健康状况的自动、持续更新,并通过单击来提高数据质量的建议。

Acceldata 的客户在说什么

“Acceldata 提供了数据可观察性工具和专业知识来提高我们的数据管道可靠性。它们帮助我们优化了 HDFS 性能,整合了 Kafka 集群,并降低了每次广告展示的成本,这是最关键的性能指标之一。”
Ashwin Prakash
Ashwin PrakashPubMatic 数据分析工程负责人
“Acceldata 支持我们的高速增长,并帮助我们管理世界上最大的即时支付系统之一。如果没有 Acceldata,PhonePe 有史以来最大的数据基础设施计划是不可能实现的。”
Burzin
Burzin PhonePe 创始人兼首席可靠性官
“Acceldata 的工具解决了我们的分析管道问题,提高了对我们数据系统的可见性,并推荐了扩展和优化我们的系统以满足未来需求的方法。它们帮助 True Digital 过渡到开源技术,使我们能够降低许可成本,同时交付整个企业的关键任务分析。”
Wanlapa Linlawan
Wanlapa LinlawanTrue Digital分析平台主管
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