内容提要
Databricks支持将OpenTelemetry追踪直接写入Unity Catalog，简化数据存储和分析。通过实时摄取追踪数据，团队能够更好地理解AI代理的行为，进行评估和监控。Zerobus Ingest作为无服务器的摄取引擎，支持标准OTel协议，简化传统遥测管道。追踪数据可用于SQL分析和仪表板，帮助团队优化代理性能并实现持续改进。
关键要点
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Databricks支持将OpenTelemetry追踪直接写入Unity Catalog，简化数据存储和分析。
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实时摄取追踪数据帮助团队更好地理解AI代理的行为，进行评估和监控。
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Zerobus Ingest作为无服务器的摄取引擎，支持标准OTel协议，简化传统遥测管道。
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追踪数据可用于SQL分析和仪表板，帮助团队优化代理性能并实现持续改进。
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通过将追踪数据存储在Delta表中，团队可以灵活地进行分析和监控，确保数据治理。
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使用MLflow，团队可以创建OpenTelemetry表并与实验关联，以便于追踪数据的搜索和分析。
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追踪数据的存储和分析可以帮助团队快速检测回归、漂移和故障模式，促进持续改进。
延伸问答
Databricks如何支持OpenTelemetry追踪？
Databricks支持将OpenTelemetry追踪直接写入Unity Catalog，简化数据存储和分析。
Zerobus Ingest的作用是什么？
Zerobus Ingest是一个无服务器的摄取引擎，支持标准OTel协议，简化传统遥测管道。
如何使用追踪数据进行SQL分析？
追踪数据可以存储在Delta表中，团队可以使用SQL进行分析和监控，优化代理性能。
如何确保追踪数据的安全性？
追踪数据存储在Unity Catalog中，利用细粒度访问控制、列掩码和行过滤来管理和限制访问。
如何通过MLflow进行追踪和评估？
使用MLflow，团队可以创建OpenTelemetry表并与实验关联，以便于追踪数据的搜索和分析。
追踪数据如何促进持续改进？
追踪数据为分析和监控提供支持，帮助团队快速检测回归、漂移和故障模式，促进持续改进。
