SQL-Warnungen für Databricks

Sql-Warnungen von Databricks führen Abfragen nach einem Zeitplan aus und benachrichtigen Sie, wenn eine von Ihnen definierte Bedingung für das Abfrageergebnis erfüllt ist. Wenn Sie eine Warnung konfigurieren, wird die zugehörige Abfrage ausgeführt und die Bedingung ausgewertet. Sie können auch einen Benachrichtigungsverlauf anzeigen, um die Ergebnisse früherer Auswertungen zu überprüfen.

Informationen zur Vorgehensweise bei älteren Warnmeldungen finden Sie unter Was sind Legacy- Warnungen?.

Was Sie mit Warnungen tun können

Mit Warnungen können Sie jedes SQL-Abfrageergebnis nach einem Zeitplan überwachen. Verwenden Sie diese, um Geschäfts-KPIs nachzuverfolgen, die Datenqualität zu überwachen, Kostentrends zu überwachen und betriebliche Probleme in Ihren Azure Databricks Workloads abzufangen. Allgemeine Muster in Azure Databricks umfassen:

• Geschäftsmetriken in Metrikansichten überwachen: Verweisen Sie in der Warnungsabfrage über ihren vollständig qualifizierten Namen auf eine Metrikansicht in Unity Catalog, um verwaltete Geschäftsmetriken zu überwachen. Siehe Alarm zu Metrikansichten.
• Erkennen von Problemen mit der Datenqualität und Anomalien: Koppeln von Warnungen mit Unity Catalog-Datenqualitätsüberwachungen und Anomalieerkennung, sodass eine unerwartete Metrik, Verteilungsschicht oder Profiländerung eine Benachrichtigung sendet. Siehe Warnungen für Anomalieerkennung und Profilwarnungen.
• Nutzung und Kosten nachverfolgen: Richten Sie Warnungen für Systemtabellen zur serverlosen Abrechnung oder Datenaufnahme ein, um unerwartete Kosten frühzeitig zu erkennen. Siehe Kosten für serverlose Rechenleistung überwachen und Kosten für verwaltete Ingestion-Pipelines überwachen.
• Überwachen Sie den Zustand von SQL-Warehouses und Abfragen: Lassen Sie sich bei Warehouse-Ereignissen oder im Abfrageverlauf benachrichtigen, um langsame Abfragen, fehlgeschlagene Sitzungen oder Kapazitätsprobleme frühzeitig zu erkennen. Siehe Beispielabfragen zur Überwachung der SQL-Warehouse-Aktivität und Referenz der Warehouse-Ereignissystemtabelle.
• Überwachungszugriffs- und Sicherheitsereignisse: Warnung bei Überwachungsprotokollabfragen, um ungewöhnliche Arbeitsbereichsaktivitäten zu kennzeichnen. Siehe Überwachen der Verwendung von Genie Spaces mit Überwachungsprotokollen und Warnungen.
• Ausfälle bei KI-Agenten erkennen: Richten Sie Warnungen für Qualitätsmetriken von Agenten ein, damit Ausfälle und neu auftretende Probleme während der Entwicklung und des Betriebs frühzeitig sichtbar werden. Siehe Agent-Entwicklungslebenszyklus.
• Einen Alarm als Aufgabe in Lakeflow Jobs ausführen: Fügen Sie einen Alarm als Aufgabe hinzu, damit Bedingungsprüfungen bei einem Pipeline-Trigger ausgeführt werden und nachgelagerte Aufgaben basierend auf dem Ergebnis verzweigen können. Siehe SQL-Warnungsaufgabe für Aufträge.

Mit Warnungen beginnen

Auf den folgenden Seiten werden die am häufigsten verwendeten Warnungsaufgaben behandelt, von der Erstellung einer neuen Warnung bis hin zur laufenden Verwaltung:

Unterschiede zwischen älteren Warnungen

Die neueste Version von Databricks SQL-Warnungen verhält sich anders als ältere Warnungen auf verschiedene Arten:

• Abfragewiederverwendung: Eine vorhandene gespeicherte SQL-Abfrage kann beim Erstellen einer Warnung nicht wiederverwendet werden. Jede Warnung besitzt ihre Abfragedefinition, die direkt im neuen Warnungs-Editor erstellt werden kann.
• Statuswerte von Alarmen: Alarmzustände wurden vereinfacht, und Alarme unterstützen den Status UNKNOWN, der in älteren Alarmen verwendet wurde, nicht mehr. Auswertungen lösen sich zu OK, oder TRIGGEREDERROR.

Sie können während des Übergangs weiterhin sowohl die neuesten Warnungen als auch ältere Warnungen parallel verwenden.