Databricks SQL 경고는 일정에 따라 쿼리를 실행하고 사용자가 정의한 조건이 쿼리 결과에 대해 충족되는 경우 사용자에게 알립니다. 경고를 예약하면 연결된 쿼리가 실행되고 조건이 평가됩니다. 경고 기록을 보고 과거 평가 결과를 검토할 수도 있습니다.
대신 레거시 경고를 사용하는 방법을 알아보려면 레거시 경고란?을 참조하세요.
경고로 수행할 수 있는 작업
경고를 사용하면 일정에 따라 SQL 쿼리 결과를 모니터링할 수 있습니다. 이를 사용하여 비즈니스 KPI를 추적하고, 데이터 품질을 모니터링하고, 비용 추세를 확인하고, Azure Databricks 워크로드에서 운영 문제를 파악할 수 있습니다. Azure Databricks 일반적인 패턴은 다음과 같습니다.
- 메트릭 보기에서 비즈니스 메트릭 모니터링: 경고 쿼리에서 정규화된 이름으로 Unity 카탈로그 메트릭 보기를 참조하여 관리되는 비즈니스 메트릭을 모니터링합니다. 메트릭 보기에 대한 경고를 참조하세요.
- 데이터 품질 문제 및 이상 징후 감지: 경고를 Unity Catalog 데이터 품질 모니터 및 이상 징후 감지와 연동하여 예기치 않은 메트릭, 분포 변화 또는 프로필 변경이 발생하면 알림이 전송되도록 합니다. 이상 탐지 경고 및 프로필 경고를 참조하세요.
- 사용량 및 비용 추적: 예기치 않은 지출을 포착하기 위해 서버리스 청구 또는 수집을 위해 시스템 테이블에 경고를 작성합니다. 서버리스 컴퓨팅 비용 모니터링 및 관리되는 수집 파이프라인 비용 모니터링을 참조하세요.
- SQL 웨어하우스 및 쿼리 상태 모니터링: 느린 쿼리, 실패한 세션 또는 용량 문제를 파악할 수 있도록 웨어하우스 이벤트나 쿼리 기록에 대해 경고를 설정합니다. SQL 웨어하우스 작업 및 웨어하우스 이벤트 시스템 테이블 참조 모니터링에 대한 예제 쿼리를 참조하세요.
- 액세스 및 보안 이벤트 감사: 감사 로그 쿼리에 대해 경고를 생성하여 작업 영역의 비정상적인 활동을 포착합니다. 감사 로그 및 경고를 사용하여 지니 Spaces 사용량을 모니터링을 참조하세요.
- AI 에이전트의 실패 감지: 에이전트 품질 지표에 대한 경고를 설정하여 개발 및 운영 중에 실패와 새롭게 발생하는 문제가 드러나도록 합니다. 에이전트 개발 수명 주기를 참조하세요.
- Lakeflow Jobs에서 경고를 작업으로 실행: 파이프라인 트리거 시 조건 검사가 실행되고 다운스트림 작업이 결과에 따라 분기될 수 있도록 경고를 작업으로 추가합니다. 작업에 대한 SQL 경고 작업을 참조하세요.
알림 시작하기
다음 페이지에서는 새 경고 작성에서 진행 중인 관리에 이르기까지 가장 일반적인 경고 작업을 다룹니다.
| 주제 | Description |
|---|---|
| 경고 만들기 | 경고 편집기를 처음부터 끝까지 살펴봅니다. 고급 설정 및 알림 템플릿 사용자 지정을 포함합니다. |
| 경고 관리 | 목록 페이지에서 경고를 찾고, 공유하고, 소유권을 이전하고, Azure Databricks Git 폴더를 사용하여 변경 내용을 추적합니다. |
| Lakeflow Jobs에서 경고를 작업으로 실행 | Databricks SQL 알림을 작업의 태스크로 추가하면 파이프라인이 트리거될 때 조건 검사가 실행되고 다운스트림 태스크가 그 결과에 따라 분기할 수 있습니다. |
| 경고 쿼리 패턴 | 집계, 다중 열 조건 및 메트릭 뷰에 대한 SQL 패턴입니다. |
레거시 경고와 차이점
최신 버전의 Databricks SQL 경고는 몇 가지 주요 방법으로 레거시 경고와 다르게 작동합니다.
- 쿼리 재사용: 경고를 만들 때 기존 저장된 SQL 쿼리를 다시 사용할 수 없습니다. 각 경고는 새 경고 편집기에서 직접 작성할 수 있는 쿼리 정의를 소유합니다.
-
경고 상태 값: 경고 상태가 간소화되고 경고가 레거시 경고의
UNKNOWN상태를 더 이상 지원하지 않습니다. 평가는OK,TRIGGERED, 또는ERROR로 결정됩니다.
전환하는 동안 최신 경고와 레거시 경고를 함께 계속 사용할 수 있습니다.