15. Dynatrace : Tout savoir sur le datalakehouse Grail

Поділитися
Вставка
  • Опубліковано 21 лис 2024
  • Découvrez Grail, le puissant Datalakehouse de Dynatrace, qui révolutionne la gestion et l'analyse des données dans les environnements cloud natifs. Cette solution innovante combine la flexibilité d’un Data Lake et la puissance analytique d’un Data Warehouse, offrant une visibilité complète et des performances optimales pour vos besoins en observabilité et en gestion des données.
    Dynatrace Query Language (DQL) est un outil puissant pour explorer vos données et découvrir des modèles, identifier les anomalies et les valeurs aberrantes, créer une modélisation statistique et bien plus encore en fonction des données stockées dans le stockage Dynatrace Grail .
    DQL offre une flexibilité maximale car il est conçu pour traiter des données d'événements arbitraires, ne nécessitant aucune description préalable du schéma des données d'entrée contrairement aux bases de données relationnelles comme les tables SQL.
    Découvrez comment utiliser les requêtes DQL pour démarrer ou explorer le langage.
    Dans cette vidéo, vous apprendrez :
    ✅ Comment Grail simplifie la gestion des données cloud-native
    ✅ Ses avantages pour l’analyse en temps réel et la réduction des silos
    ✅ Pourquoi il est essentiel pour la surveillance applicative, l’analyse de logs et bien plus encore
    Ne manquez pas cette présentation exclusive de Dynatrace Grail et apprenez comment transformer vos données en valeur business.
    🔔 Abonnez-vous pour plus de vidéos sur Dynatrace et ses solutions innovantes !
    👍 Likez cette vidéo si vous trouvez ces informations utiles, et partagez vos questions en commentaires.
    #Dynatrace #Grail #DataLakehouse #Observabilité #CloudNative #LogsAnalytics #dql #rousseltm
    00:00 Objectif
    05:50 Introduction
    10:29 Présentation application Logs and events
    19:35 Construire une requete DQL
    42:13 Choisir sa visualisation
    48:53 Comparatif app logs vs logs and events
    53:46 Gestion de la timeframe dans DQL
    59:23 App Notebooks
    01:05:26 App Dashboards
    01:11:45 Les bonnes pratiques pour une requete DQL

КОМЕНТАРІ •