Tablas del sistema: pronóstico de facturación, análisis de uso y auditoría de acceso con Databricks Unity Catalog

Databricks Unity Catalog es la primera solución de gobernanza del mundo para el lakehouse impulsada por IA. Permite a las empresas gobernar de manera fluida sus datos estructurados y no estructurados, modelos de ML, notebooks, paneles y archivos en cualquier nube o plataforma. 

A través de Delta Sharing, Databricks Unity Catalog ofrece acceso directo a muchos de los registros de actividad del lakehouse expuestos en Delta como Tablas de sistema. Las tablas del sistema son la piedra angular de la observabilidad de la lakehouse y permiten la inteligencia operativa a escala sobre numerosas preguntas clave de negocio. En esta demostración, mostraremos cómo se pueden usar las Tablas de sistema de Unity Catalog para:

• Monitorea tu consumo y aprovecha las capacidades de IA del lakehouse para pronosticar tu uso futuro, lo que activa alertas cuando la facturación supera tus criterios.
• Monitorea los accesos a tus activos de datos
• Monitorea y entiende el uso de tu plataforma

Para instalar el demo, obtén un espacio de trabajo de Databricks gratuito y ejecuta los siguientes dos comandos en un notebook de Python.

Dbdemos es una librería de Python que instala demostraciones completas de Databricks en sus espacios de trabajo.

Dbdemos cargará e iniciará notebooks, pipelines de DLT, clústeres, paneles de Databricks SQL, modelos de warehouse… Consulta cómo usar dbdemos

Dbdemos se distribuye como un proyecto de GitHub.

Para obtener más detalles, consulte en GitHub el archivo README.md y siga la documentación.
Dbdemos se proporciona tal cual. Consulte la Licencia y el Aviso para obtener más información.
Databricks no ofrece soporte técnico oficial para dbdemos ni para los activos asociados.
Si tiene algún problema, abra un ticket y el equipo de demostración lo revisará en la medida de lo posible.