Agoda建立了统一的财务数据管道（FINUDP），解决了数据不一致和质量问题。该系统利用Apache Spark处理每日数百万条财务数据，确保数据的可靠性和可用性。FINUDP实现了数据的集中监控和自动化测试，提高了数据的准确性和一致性，使各团队能够访问可信的财务指标。

Bitmovin推出了独立的数据监控产品Bitmovin Observability，专为流媒体提供实时视频和广告播放的可见性。该平台具备会话级指标、错误调试和事件警报功能，旨在快速解决问题，特别是在直播期间。新增加的“播放评分”综合多个指标，AI会话解释器提供可操作建议，以提升广告效果和用户参与度。目标客户为企业级流媒体用户。

产品上线后的第一周至关重要，需关注关键指标并快速响应问题。搭建官网、数据监控和自动化运维是关键。使用Vercel和Cloudflare优化访问，集成Google Analytics和Sentry进行数据监控，建立错误响应机制和用户支持体系，以确保持续改进和运营效率。

Elastic推出ECS与OTel兼容的生成AI字段，简化不同生成AI供应商的数据监控。用户可通过OTel整合日志，监控生成AI应用，确保安全与合规。该功能在9.1.0版本中提供测试。

CoreWeave成为首个部署NVIDIA GB300 NVL72系统的AI云服务商，计划全球扩展。该系统在推理性能上提升显著，响应速度提高10倍，吞吐量提升5倍。CoreWeave与戴尔等合作，整合云原生软件栈，增强数据集群监控。

在AWS Summit Bangaluru-2025的开发者演讲中，我分享了无服务器安全的关键要素，包括身份、权限和代码保护。安全性需涵盖身份和访问管理、API网关、数据监控等层面。应用最小权限原则、定期更新依赖、监控日志和数据加密是确保安全的重要措施。

2025年，职场生产力保险成为新趋势，旨在保护企业免受系统故障、员工疲惫和网络攻击等导致的生产力损失。该保险涵盖技术故障、员工健康、网络安全和数据监控，帮助企业在混合和远程工作模式下保持生产力，成为现代商业的战略工具。

本文介绍如何利用Home Assistant和InfluxDB搭建太阳能逆变器数据监控平台，包括InfluxDB的安装与配置、Grafana的连接以创建可视化仪表板，以及通过Cloudflare实现远程访问和分享仪表板链接。

Azure 数据工厂（ADF）是一个无服务器的 ETL 工具，支持从多种来源整合数据，简化数据提取、转换和加载过程。其图形界面使复杂的 ETL 操作变得简单，同时提供数据调度和监控功能，助力企业实现云端数据集成与管理。

该项目为Agent.ai挑战赛开发了一个AI代理，能够抓取YouTube频道信息并发送至外部Webhook，适用于监控频道增长、分析竞争对手和优化内容。支持手动运行和定期调度，数据可发送至任意API平台。

惠普的3D打印部门通过Delta Sharing等技术实时监控设备性能，提供安全、可扩展的数据解决方案，帮助客户分析遥测数据以优化操作和减少停机时间。同时，利用机器学习预测维护需求，提升客户体验，并通过Unity Catalog和ApiGee确保数据安全与隐私，树立了数据驱动创新的标杆。

该项目是一个基于NestJS和GraphQL的产品价格聚合API，旨在跟踪产品价格、监控竞争对手并高效获取产品信息。它使用Bright Data获取数据，Redis缓存结果，OpenSearch进行索引，Kafka提供实时通知，并通过JWT认证确保安全，适合希望跟踪市场趋势和获取优惠信息的企业。

云数据丢失防护（DLP）工具和技术是保护云环境中敏感数据的重要安全措施。主要工具包括谷歌云DLP、微软Azure信息保护、亚马逊GuardDuty和IBM云数据治理。DLP技术涵盖数据发现与分类、数据掩码、数据加密、访问控制、数据监控和事件响应，帮助组织防止数据丢失，确保合规性及数据的完整性与机密性。

我们在使用ClickHouse作为Mux数据监控仪表板后端时，遇到高流量实时数据摄取的性能瓶颈。尽管CPU利用率为60%，延迟却从100毫秒上升至10秒。通过测量摄取延迟，我们发现优化吞吐量导致了延迟问题。最终，通过调整批处理格式和刷新间隔，成功将延迟降低至2-6秒，达成实时处理目标。

实时数据监控和可视化对企业决策至关重要。Grafana是一个免费的开源工具，支持多种数据源和高度自定义的仪表板。本文介绍了在Ubuntu 22.04上安装Grafana的步骤，包括创建虚拟机和配置Grafana服务，以帮助用户高效利用数据。

Splunk是一个强大的实时数据监控与分析平台，能够从多种来源收集和快速索引数据，并提供可视化工具，帮助用户提取洞察。它在网络安全、运营监控和商业分析等领域广泛应用，对学生、决策者和IT专业人士至关重要。掌握Splunk有助于用户有效应对数据挑战，推动业务成功。

过去数据工程师忽视数据监控和警报，现在数据可观测性工具改变了这种情况。数据可观测性揭示瓶颈、优化资源分配、识别数据血统差距，并预防问题。数据可观测性工具采用率预计将在2026年达到50%。数据可观测性对业务成功至关重要，现在成为数据工程师的核心组成部分。数据可观测性工具改善数据工程流程和数据质量，避免负面影响。