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Databricks AI数据平台可观测性工程

共计 30 章节
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01
可观测性工程导论
目标=Databricks AI数据… · 三大支柱（指标 · 日志
可观测性工程导论Databricks
02
Databricks平台架构与可观测性数据源
目标=控制平面与数据平面 · Spark/Photon引擎 · Delta Lake
Databricks平台架构
03
指标采集与监控体系
目标=使用Prometheus · Ganglia · Spark Metrics Syst…
指标采集监控体系
04
日志采集与集中管理
目标=集群日志 · 驱动日志 · 执行器日志
日志采集管理
05
分布式追踪在AI数据管道中的应用
目标=OpenTelemetry在S… · MLflow实验 · 模型推理服务中的埋点
AI分布式追踪
06
Databricks作业可观测性
目标=作业运行状态 · 阶段与任务级指标 · Spark UI与Spark His…
Databricks作业可观测性
07
Delta Lake表可观测性
目标=表健康度监控 · 文件大小与分区分布 · 小文件问题检测
DeltaLake
08
Unity Catalog可观测性
目标=数据血缘追踪 · 访问审计 · 权限变更监控
UnityCatalog
09
MLflow实验追踪与模型可观测性
目标=实验参数 · 指标 · 工件追踪
MLflow实验追踪
10
模型服务可观测性
目标=Model Serving端点… · 吞吐 · 错误率）
模型服务可观测性Model
11
特征存储可观测性
目标=特征 freshness · 特征分布监控 · 特征血缘
特征存储可观测性freshness
12
数据质量与可观测性集成
目标=使用Databricks La… · Great Expectations · Deequ定义数据质量指标
数据质量可观测性集成
13
告警与事件管理
目标=基于指标的告警规则设计 · 告警降噪 · 事件分级
告警事件管理
14
可观测性数据存储与查询
目标=将指标 · 日志 · 追踪数据存入Delta Lake
可观测性数据存储查询
15
可观测性仪表板设计
目标=使用Databricks SQ… · Grafana构建面向不同角色（数据… · ML工程师
可观测性仪表板设…Databricks
16
AI管道端到端可观测性
目标=从数据摄入 · 特征工程 · 模型训练
AI管道端到端可观测…
17
LLM应用可观测性
目标=提示词与补全日志 · Token使用量 · 延迟
LLM应用可观测性
18
成本可观测性
目标=集群成本 · 作业成本 · 存储成本
成本可观测性目标=集群成本
19
性能可观测性与调优
目标=Spark作业性能指标分析 · Shuffle与GC监控 · 资源利用率优化
性能可观测性调优
20
安全与合规可观测性
目标=审计日志分析 · 异常访问检测 · 数据泄露监控
安全合规可观测性
21
可观测性即代码
目标=使用Terraform · Databricks Asset B… · 告警规则
可观测性即代码Terraform
22
可观测性数据管道可靠性
目标=监控可观测性管道自身的健康 · 处理数据丢失与延迟 · 确保监控系统高可用
可观测性数据管道…目标=监控可观测…
23
根因分析与故障排查实战
目标=基于真实故障场景（作业失败 · 模型服务降级 · 数据延迟）的可观测性数据驱动排查流程
根因分析故障排查实战
24
容量规划与预测
目标=利用历史可观测性数据进行资源需… · 集群自动扩缩容策略优化
容量规划预测
25
A/B测试与实验可观测性
目标=模型A/B测试的指标采集 · 统计显著性监控 · 实验偏差检测
A/B测试
26
可观测性数据治理
目标=指标命名规范 · 标签策略 · 数据保留策略
可观测性数据治理目标=指标命名规…
27
与外部监控生态集成
目标=与Datadog · New Relic · Splunk等平台的集成模式
外部监控生态集成Datadog
28
可观测性成熟度模型
目标=评估组织在Databricks… · 制定演进路线图
可观测性成熟度模…Databricks
29
案例研究
目标=某企业Databricks A… · 包括需求分析 · 工具选型
案例研究Databricks
30
未来趋势与持续改进
目标=AI可观测性新兴标准（Open… · 自动化根因分析 · 可观测性驱动的AIOps
未来趋势持续改进