Databricks SQL アラート

Databricks SQLアラートはスケジュールに従ってクエリを実行し、クエリ結果に対して定義した条件が満たされたときに通知します。 アラートをスケジュールすると、それに関連付けられたクエリが実行され、条件が評価されます。アラート履歴を表示して、過去の評価結果を確認することもできます。

代わりにレガシ アラートを使用する方法については、「 レガシ アラートとは」を参照してください。

アラートでできること

アラート機能を使用すると、SQLクエリの結果をスケジュールに基づいて監視できます。これらを使用して、Databricksワークロード全体にわたるビジネスKPIの追跡、データ品質の監視、コスト動向の把握、および運用上の問題の検出を行うことができます。Databricksに共通するパターンは以下のとおりです。

• メトリクス ビューでビジネス メトリクスを監視する : アラート クエリ内の完全修飾名でUnity Catalogメトリクス ビューを参照し、管理されたビジネス メトリクスを監視します。 メトリクス ビューのアラートを参照してください。
• データ品質の問題や異常を検出する : とUnity Catalogデータ品質モニターや異常検出を組み合わせることで、予期しないメトリクス、ディストリビューションシフト、プロファイル変更があった場合に通知が送信されます。 異常検出についてはアラートとプロファイル アラートを参照してください。
• 使用量とコストを追跡する : 予期せぬ支出をキャッチするために、サーバーレスの請求または取り込みのためにシステムテーブルにアラートを構築します。 「サーバーレス コンピュートのコストを監視する」および「管理された取り込みパイプライン コストを監視する」を参照してください。
• SQLウェアハウスとクエリの状態を監視する ：ウェアハウスのイベントやクエリ履歴に基づいてアラートを発信し、クエリの遅延、セッションの失敗、容量の問題などを検出します。「モニタリングSQLウェアハウス アクティビティのクエリの例」および「ウェアハウス イベント システムテーブル リファレンス」を参照してください。
• アクセスとセキュリティイベントの監査 ：監査ログのクエリに基づいてアラートを発し、異常なワークスペースアクティビティを警告します。監査ログとアラートを使用してGenie Spacesの使用状況を監視する方法については、こちらをご覧ください。
• AIエージェントの障害をキャッチする : エージェントの品質に関するアラート メトリクスにより、開発および運用中に障害や新たな問題が表面化します。 ガイド「エージェント開発ワークフロー」を参照してください。
• LakeFlow Jobs のタスクとしてアラートを実行する : アラートをタスクとして追加すると、パイプライン トリガーで条件チェックが実行され、ダウンストリーム タスクが結果に基づいて分岐できるようになります。 ジョブについてはSQLアラート タスク」を参照してください。

アラート機能の利用を開始しましょう

以下のページでは、新しいアラートの作成から継続的な管理まで、最も一般的なアラート関連のタスクについて説明します。

• • アラートを作成
  • アラートエディタの手順を最初から最後まで順に見ていきましょう。高度な設定と通知テンプレートのカスタマイズ機能が含まれています。
• • アラートを管理
  • Databricks Gitフォルダを使用すると、一覧ページでアラートを検索、共有、所有権の移転、変更履歴の追跡を行うことができます。
• • SQLウェアハウスを選択してください
  • 信頼性が高く、費用対効果の高い評価を行うために、アラートクエリを実行するデータウェアハウスを選択し、適切なサイズを設定してください。
• • アラートクエリパターン
  • 集計、複数列条件、メトリクス ビューのSQLパターン。

従来のアラートとの違い

最新バージョンの Databricks SQL アラートは、いくつかの重要な点で従来のアラートとは動作が異なります。

• クエリの再利用 ：アラートを作成する際、既存の保存済みSQLクエリを再利用することはできません。各アラートは独自のクエリ定義を持ち、これは新しいアラートエディタで直接作成できます。
• アラート ステータス値 : アラート ステータスは簡素化され、アラートは従来のアラートのUNKNOWNステータスをサポートしなくなりました。 評価結果はOK 、 TRIGGERED 、またはERRORになります。

移行中も、最新のアラートと従来のアラートの両方を並行して引き続き使用できます。