システムテーブル:請求予測、利用分析、およびDatabricks Unityカタログを使用したアクセス監査

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Databricks Unity Catalogは、世界初のAIによる湖畔型データ管理ソリューションです。これにより、企業は構造化されたデータ、非構造化データ、MLモデル、ノートブック、ダッシュボード、ファイルを、どのクラウドやプラットフォーム上でもシームレスに管理することができます。

Delta Sharingを通じて、Databricks Unity Catalogは、Deltaのシステムテーブルとして公開される多くのレイクハウス活動ログに直接アクセスを提供します。システムテーブルは、レイクハウスの観測性の基盤であり、多数の重要なビジネス問題に対する大規模な運用インテリジェンスを可能にします。このデモでは、Unity Catalogシステムテーブルが以下のように使用できることを示します:

  • あなたの消費を監視し、レイクハウスのAI機能を活用して未来の使用量を予測し、請求があなたの基準を超えたときにアラートをトリガーします
  • あなたのデータ資産へのアクセスを監視します
  • あなたのプラットフォームの使用状況を監視し理解する

 

デモをインストールするには、無料のDatabricksワークスペースを取得し、Pythonノートブックで以下の2つのコマンドを実行します

%pip dbdemosをインストールします
import dbdemos
dbdemos.install('uc-04-system-tables', catalog='main', schema='billing_forecast')

Dbdemosは、ワークスペースに完全なDatabricksデモをインストールするPythonライブラリです。

Dbdemosはノートブック、Delta Live Tablesパイプライン、クラスター、Databricks SQLダッシュボード、ウェアハウスモデルなどをロードして開始します...dbdemosの使い方をご覧ください。

DbdemosはGitHubプロジェクトとして配布されています。

詳細については、GitHubのREADME.mdファイルをご覧いただき、ドキュメンテーションに従ってください。
Dbdemosはそのまま提供されています。詳細については、
ライセンス通知をご覧ください。
Databricksは、dbdemosおよび関連資産に対して公式のサポートを提供していません。
問題が発生した場合は、チケットを開いてデモチームに最善の努力で対応してもらってください。

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これらのアセットは、このDatabricksデモにインストールされます:

AI/BI Dashboard - Account Level Consumption Tracking