새로운 릴리스를 누르십시오, Dynatrace는 분석 및 자동화 플랫폼을 위해 AI 기반 데이터 관찰 기능을 도입했습니다. Dynatrace Data Observability라고 명명된 이 기능은 비즈니스 분석, 클라우드 조정 및 자동화를 위해 Dynatrace 플랫폼에서 데이터의 신뢰성과 정확성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 기술을 통해 팀은 고품질 데이터에 의존하여 플랫폼의 Davis AI 엔진에 대한 신뢰성을 보장할 수 있습니다. OpenTelemetry 및 사용자 지정 계측과 같은 외부 소스의 데이터를 모니터링하여 기존 데이터 정리 및 강화 기능을 보완합니다. 신선도, 수량, 분포, 스키마, 계보 및 가용성을 추적하여 데이터 관찰 가능성 추가 데이터 정리 도구의 필요성이 줄어듭니다.
조직은 전략적 의사 결정, 프로세스 최적화 및 자동화를 위해 점점 더 고품질 데이터에 의존하고 있습니다. 최신 클라우드 생태계의 데이터 규모와 복잡성, 그리고 오픈 소스 솔루션의 사용으로 인해 데이터 품질을 유지하는 데 어려움이 따릅니다. Dynatrace에서 제공하는 것과 같은 데이터 관찰 기술은 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 가용성과 안정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. Gartner는 분산 데이터 아키텍처를 갖춘 기업의 2026%가 30년 5% 미만에서 2023년까지 데이터 관찰 기술을 채택할 것으로 예측합니다. Dynatrace Data Observability는 플랫폼의 AI 기능과 함께 작동하여 데이터 최신성 모니터링, 볼륨, 배포, 스키마 변경, 계보 및 가용성.
Dynatrace의 CTO인 Bernd Greifeneder는 조직이 업계 규정을 혁신하고 준수하려면 데이터 품질과 신뢰성의 중요성을 강조했습니다. 플랫폼에 데이터 관측성을 추가하는 것은 고객이 분석 및 자동화를 위해 다양한 소스의 데이터를 활용하여 추가 도구 없이도 데이터 상태를 보장할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 기능은 발표 후 90일 이내에 모든 Dynatrace SaaS 고객이 일반적으로 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다.
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- 출처: https://www.dataversity.net/dynatrace-adds-data-observability-to-analytics-and-automation-platform/
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