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Job · Run · Dataset · Lineage
从作业异常，追到数据的来龙去脉
数据工程与平台团队可以在同一处查看作业状态、执行耗时和输入输出，再沿数据血缘追查上游、核查下游。通过 OpenLineage 连接 Airflow、Spark、dbt 等数据处理系统，保留每次运行的上下文。
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集中监控作业，找出失败与耗时较长的运行
在概览中集中查看作业数量、已结束与未成功运行、成功率及变化趋势。结合执行次数、耗时与作业排行，确定接下来要检查的任务。
按数据平台和集成分布了解接入范围，让数据工程与平台团队从同一组运行记录开始排查。
按数据平台和集成分布了解接入范围，让数据工程与平台团队从同一组运行记录开始排查。
从异常作业，深入到一次具体执行
以 Run 为单位检查运行状态、开始与结束时间、耗时、错误信息及执行环境。查看这次运行的输入和输出，区分作业定义与实际执行结果。
对照不同运行之间的引擎、版本和参数变化，回到关联 Run 核验，让排查同时看到运行证据与配置上下文。
对照不同运行之间的引擎、版本和参数变化，回到关联 Run 核验，让排查同时看到运行证据与配置上下文。
沿数据血缘追根溯源，核查下游影响
选择资产或作业作为锚点，按上游、下游和关系层级展开依赖。通过平台、数据库与 Schema 分组查看数据关系，在地图和列表之间切换。
发现异常时，沿已采集的血缘找到来源及下游依赖，再结合关联运行记录确认实际影响。
发现异常时，沿已采集的血缘找到来源及下游依赖，再结合关联运行记录确认实际影响。
把数据资产、字段结构与相关作业一起查清
在数据目录中查找已采集资产，查看所属平台、资产类型、最近观察时间和字段结构。从资产详情继续查看关联作业、运行记录与直接依赖。
通过 OpenLineage 接入 Airflow、Spark、dbt 或 Python Client 上报的元信息，将 Dataset、Job 与 Run 连接起来。可用字段和关系取决于生产者实际提供的信息。
通过 OpenLineage 接入 Airflow、Spark、dbt 或 Python Client 上报的元信息，将 Dataset、Job 与 Run 连接起来。可用字段和关系取决于生产者实际提供的信息。
常见问题
数据可观测与数据库监控有什么区别？
数据可观测关注数据处理作业的运行、输入输出、资产与上下游血缘；数据库监控关注数据库实例、SQL 查询、会话和资源性能。两者分别回答数据处理过程与数据库运行性能的问题。
如何接入现有的数据处理系统？
通过 OpenLineage 上报 RunEvent、JobEvent 和 DatasetEvent。官方文档提供 Airflow、Spark、dbt 和 Python Client 的接入说明；具体采集到的属性和血缘取决于生产者、集成方式及上报的 Facet。
血缘中的下游依赖是否意味着已受到影响？
依赖关系用于确定需要核查的范围，并不代表下游数据已经异常。需要继续结合相关作业的执行状态、输入输出与运行记录确认实际影响。
数据可观测如何计费？
商业版按每日新增的有效作业运行次数计费，同一工作空间内按 runId 去重；企业版纳入现有总写入流量和引擎数据存储量计费。具体存储策略与价格请查看计费页面。
