
Grail™
Das einheitliche Data Lakehouse für KI-gestützte Abläufe – vereint Observability, Sicherheit und Geschäftsdaten an einem Ort.

Die Grail-Technologie von Dynatrace hat es unserem Team ermöglicht, die Prinzipien von SRE vollständig zu übernehmen und bei auftretenden Problemen mit Rekordgeschwindigkeit zu reagieren, da wir schnell nachvollziehen können, was mit unseren Systemen geschieht.
Einheitliches Data Lakehouse für Observability
Erhalten Sie präzise Antworten in Echtzeit, die auf kontextbezogenen und einheitlichen Analysen basieren.
Steigern Sie die Produktivität durch Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.
Erzielen Sie eine bis zu 100-fache Leistungssteigerung mit enormer paralleler Verarbeitung und indexlosem, stets hydriertem Cold/Hot-Speicher ohne Latenz.
Umfangreiche Daten zur Unterstützung von Echtzeit-Agentenoperationen
Unterstützen Sie Ihre autonomen Abläufe mit Echtzeit-Zugriff auf Datenanalysen und Kontextinformationen im Petabyte-Maßstab.
Automatische Bewahrung von Daten und Geschäftskontext
Dynatrace wandelt isolierte Signale in wertvolle Daten um, indem es Graph-, Ereignis-, Zeitreihen- und NoSQL-Prinzipien kombiniert, um automatisch Beziehungen und kausale Abhängigkeiten zwischen Protokollen, Traces, Metriken, RUM-Daten, Sicherheits- und Geschäftsereignissen abzubilden, die alle in einem einzigen Datenspeicher vereint sind.
Beseitigen Sie die Komplexität von Cloud-Daten in großem Maßstab
Die indexlose Schema-on-Read-Architektur von Grail passt sich automatisch an die eingelesenen Daten an und entlastet Ihre Teams von dem ständigen Aufwand für die Schemaverwaltung und Neuindizierung, wenn sich Ihre Umgebung weiterentwickelt.
Dank der stets hydrierten Warm- und Kaltlagerung sind sowohl Live- als auch historische Daten sofort zugänglich, sodass keine Notwendigkeit besteht, sie zur Implementierung in Dynatrace Intelligence oder für andere Verwendungszwecke in externe Speichersysteme zu exportieren.
Erhalten Sie Antworten aus Ihren Daten in Echtzeit
Grail wird von einer Massively Parallel Processing (MPP)-Engine angetrieben und bietet eine bis zu 100-fache Leistungssteigerung. Es durchsucht Hunderte von Terabyte an Daten pro Sekunde, um zuverlässige Antworten in Echtzeit zu liefern.
Die patentierte Datawarping-Technologie macht die manuelle Schemaverwaltung überflüssig und Indexe obsolet, wodurch der Overhead um 90–99 % reduziert wird.
Unbegrenzte Kontextanalysen mit der Dynatrace Query Language (DQL)
DQL macht fortschrittliche Analysen für alle zugänglich. Es kombiniert die verteilte Ausführung von Abfragen mit einer flexiblen, für Menschen lesbaren Syntax, um sofortige Antworten aus umfangreichen Datensätzen zu liefern. Teams können Daten beim Lesen analysieren, transformieren, durchsuchen und analysieren, ohne dass eine Indizierung oder Vorverarbeitung erforderlich ist. In Kombination mit fortschrittlichem Topologie-Mapping bieten die deterministischen und agentenbasierten KI-Funktionen von Dynatrace Intelligence zusätzliche Einblicke und Kontextinformationen zu den abgefragten Daten.
Sicher, strukturiert und konform durch Design
Grail vereint Sicherheit auf Unternehmensniveau mit flexibler Datenorganisation, um alle Datensätze geschützt und überprüfbar zu halten.
Es gewährleistet detaillierte Zugriffsberechtigungen und rollenbasierte Governance mit Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand. Unveränderlicher Speicher, Audit-Protokollierung, Datenmaskierung und endgültige Löschung gewährleisten die Einhaltung aller strengen Datenschutz- und Regulierungsstandards.
Intelligente, extrem schnelle Datenerfassung
OpenPipeline nimmt täglich bis zu 1.000 TB an Daten in Grail auf, ohne dass es zu Stichproben oder Auslassungen kommt. Die Daten werden automatisch mithilfe des Semantic Dictionary normalisiert und über Smartscape auf Topologie- und Entitätsbeziehungen abgebildet.
Diese nahtlose Integration verbindet alle Daten, macht sie vollständig abfragbar und ermöglicht sofortige Einblicke sowie KI-gestützte Analysen für autonome Abläufe mit Dynatrace Intelligence. Sie können Daten während der Erfassung in Echtzeit weiter transformieren, filtern, maskieren und weiterleiten und dabei Datenschutzkontrollen und Ihre eigenen kontextbezogenen Anreicherungen anwenden, bevor sie in den Speicher gelangen.
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