用 Datadog 监控 Databricks
Datadog 发布官方介绍，讲如何把 Databricks 上的分析、数据工程和 AI/ML 工作负载接入 Datadog 统一监控。原来用户只能分别看 Databricks 自带指标和下游基础设施，成本和数据质量难以串起来。这次通过三条数据采集路径（集群上的 Agent 抓 Spark 指标与日志、轮询 Databricks API 拿任务运行状态、查系统表获取成本与血缘），把作业健康、花费、数据质量和日志汇总到一个界面。读者可以据此设置作业失败告警、查看 Spark 查询瓶颈、获得集群规格优化建议，并配合云厂商集成定位底层问题；相关功能已可用，但文中未说明具体版本或价格限制。
文中可用工具
- Datadog统一监控平台，汇总 Databricks 指标、日志、成本和数据质量
- Databricks被监控的数据分析与 AI/ML 平台
- Datadog Agent部署在经典计算集群上采集实时 Spark 指标和驱动/执行器日志
- Databricks API通过轮询获取作业和任务运行的近实时执行数据
- Databricks SQL warehouse用于查询系统表，获取成本和血缘数据
- Jobs MonitoringDatadog 的数据可观测性功能，监控批处理和流式作业的健康、性能和成本
- Data Observability监控数据质量、新鲜度、量和血缘的 Datadog 功能集
- Quality Monitoring跟踪 Delta 和 Unity Catalog 表的数据质量与模式变化
- Data Streams Monitoring映射流式管道服务与队列，追踪端到端性能和延迟
- Bits AI在 Datadog 内提供优化作业性能的建议
- Cloud Cost Management把 Databricks 单元成本与云支出并列展示
- OpenLineage Spark integration在经典计算集群上补充 Spark 级别的血缘信息
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