ANOW! Automate orchestrates Azure Databricks workloads, enabling unified monitoring, event-driven job execution, and cost governance across hybrid cloud environments. We provide tasks for managing clusters, running jobs, and monitoring activity, ensuring predictable Azure spend and enterprise-grade SLA protection for critical data pipelines.
Die ANOW! Automate Integration mit Azure Databricks ermöglicht eine umfassende operative Steuerung Ihrer Data-Analytics- und Machine-Learning-Plattform in Azure. Sie bietet bidirektionale Interaktion, sodass ANOW! Databricks-Jobs auslösen, Compute-Ressourcen wie Cluster verwalten und deren Status überwachen kann, während gleichzeitig operative Rückmeldungen aus Databricks für eine einheitliche Observability einlaufen. Zu den spezifischen Tasks gehören „Azure Databricks Run Job" für die Codeausführung, „Azure Databricks Start Cluster" und „Terminate Cluster" für das Ressourcen-Lifecycle-Management sowie „Azure Databricks Cluster Monitor" und „List Clusters" für die operative Überwachung in Echtzeit.
Die Integration arbeitet über einen Databricks-Agent, der auf einem Server Node mit Azure-Konnektivität oder auf einem Edge Node des Databricks-Clusters läuft. Dieser Agent ist die zentrale Komponente, um den Cluster mit Azure zu verbinden und alle von ANOW! ausgelösten Tasks zu steuern. Der Zugriff auf den Azure-Databricks-Workspace erfolgt über einen definierten Endpoint, also die URL des Workspaces, über die Data-Engineering-, Analytics- und Machine-Learning-Aufgaben verwaltet werden. Diese Architektur sorgt für eine sichere und zuverlässige Kommunikation zwischen ANOW! Automate und Ihrer Databricks-Umgebung.
Diese Integration richtet sich an IT-Entscheider, Data-Engineering-Teams und FinOps-Verantwortliche, die komplexe hybride IT-Landschaften betreiben. Sie ist besonders wertvoll für Organisationen, die die operative Effizienz von Databricks optimieren, strenge Compliance-Anforderungen erfüllen und planbares Kostenmanagement über ihre Datenplattformen hinweg erreichen wollen, und das ohne kostspielige Rip-and-Replace-Strategien für die bestehende Infrastruktur.
Konsolidieren Sie Databricks-Jobs, Notebooks und Pipelines gemeinsam mit allen anderen Workloads in einem zentralen Betriebs-Dashboard. Sie erhalten direkten Zugriff auf Laufstatus und Logs, was die Erkennung von Incidents beschleunigt und die Mean Time to Resolution (MTTR) in Ihrer gesamten Datenplattform reduziert.
Orchestrieren Sie den vollständigen Lebenszyklus von Databricks-Clustern und SQL-Warehouses. ANOW! startet Ressourcen erst unmittelbar vor einem Workload und beendet sie danach wieder. Das eliminiert Leerlaufkosten und ermöglicht es Organisationen, eine aktive Steuerung des Databricks-Verbrauchs gegenüber Finanz- und FinOps-Teams nachzuweisen.
Ersetzen Sie starre Zeitpläne durch eine echtzeitbasierte, ereignisgesteuerte Orchestrierung. ANOW! startet den passenden Databricks-Job in dem Moment, in dem eine Voraussetzung erfüllt ist, sodass die Verarbeitung stets mit den aktuellsten Daten erfolgt und Ergebnisse ohne künstliche Verzögerungen vorliegen. Datenaktualität und SLA-Erreichung steigen.
Wenden Sie dynamische SLA-Modelle auf Databricks-Workloads an, berechnen Sie kritische Pfade kontinuierlich neu und kennzeichnen Sie Jobs, bei denen Zielwerte gefährdet sind. ANOW! führt vordefinierte Gegenmaßnahmen aus, etwa gezielte Wiederholungen oder eine kontrollierte Eskalation, für messbar bessere SLA-Erreichung.
Anwendungsfälle
DATA ENGINEERING
Orchestrieren Sie komplexe Datenpipelines von der Aufnahme aus verschiedenen Quellen über die Verarbeitung in Databricks bis zur Bereitstellung auf BI-Plattformen.
FINOPS
Automatisieren Sie den Lebenszyklus von Databricks-Clustern und SQL-Warehouses, um Compute-Kosten zu optimieren.
MLOPS
Koordinieren Sie komplette MLOps-Lebenszyklen, vom Feature Engineering bis zum Modell-Deployment und Monitoring.
DATA GOVERNANCE
Setzen Sie Abhängigkeiten in Databricks-Medallion-Architekturen zentral durch und validieren Sie die einzelnen Datenschichten.
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Im Gartner Magic Quadrant 2025 für Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP) wurde Beta Systems Software als "Leader" ausgezeichnet. Entdecken Sie zentrale Markttrends, Stärken und Cautions der Anbieter sowie, wie die ANOW!® Suite bewertet wurde.
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Unsere Architektur ist darauf ausgelegt, EU-Vorgaben wie die DSGVO strikt einzuhalten. Mit lokalen Support- und Implementierungspartnern stellen wir sicher, dass Datenverarbeitung und -speicherung vollständige Datensouveränität und Compliance-Sicherheit für unsere Kunden in DACH, Benelux und Nordics bieten.
Ja, unsere Lösung ist auf eine nahtlose Integration ohne Rip-and-Replace ausgelegt. Sie ergänzt Ihre bestehenden Investitionen, indem sie mit Ihren aktuellen Tools koexistiert und eine einheitliche Sicht bietet, für einen reibungslosen Übergang mit minimaler operativer Beeinträchtigung.
ANOW! Automate verwaltet Databricks-Jobs, Notebooks und Cluster. Dazu gehören Tasks wie das Ausführen von Jobs, das Starten und Beenden von Clustern, die Cluster-Statusüberwachung und das Auflisten aktiver Cluster, für eine granulare Steuerung Ihrer Databricks-Umgebung.
ANOW! ermöglicht eine kostenbewusste Orchestrierung, indem Compute-Ressourcen pro Workload passend dimensioniert, Freigabe-Gates für kostenintensive Läufe durchgesetzt und Cluster nach Abschluss zeitnah in den Leerlauf versetzt oder beendet werden. Das Ergebnis sind kontrollierte, planbare Azure-Kosten und ein nachweisbarer Governance-Ansatz für den Databricks-Verbrauch.
ANOW! bietet einheitliches Monitoring, indem alle Databricks-Aktivitäten in einem zentralen Betriebs-Dashboard konsolidiert werden. Sie erhalten direkten Zugriff auf Laufstatus, Logs und Cluster-Gesundheit, für Echtzeit-Sichtbarkeit und effiziente Ressourcensteuerung über alle Komponenten Ihrer Datenlandschaft hinweg.
ANOW! Automate orchestriert geschäftskritische Workloads über Google-Cloud-Dienste wie Compute Engine und BigQuery hinweg und vereint die Abläufe mit Ihrer hybriden IT-Landschaft. Wir ermöglichen eine granulare Steuerung von VM-Lebenszyklen und Datenpipelines, für Kostendisziplin und auditfähige Compliance in Ihrer gesamten Google-Cloud-Landschaft, ganz ohne kundeneigene Skripte.
ANOW! Automate auf Amazon Web Services (AWS) bietet Workload Automation und Orchestrierung auf Enterprise-Niveau und konsolidiert vielfältige AWS-Jobs, Container-Services und Datenpipelines in einem zentralen Betriebs-Dashboard. So entstehen einheitliche Sichtbarkeit und Steuerung in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen, mit einer SLA-Erreichung von bis zu 99,95 % für geschäftskritische Prozesse.
ANOW! Automate erweitert das native Scheduling von Kubernetes und stellt eine essenzielle Orchestrierungs- und Kontrollebene bereit, die über Cluster-Grenzen hinausreicht. Sie ermöglicht ereignisgesteuerte Reaktionen, erstellt und verwaltet Container bei Bedarf und führt geschäftskritische Anwendungen in Pods aus, für eine optimierte Ressourcennutzung über hybride Umgebungen hinweg.
ANOW! Automate bietet eine tiefe, native Integration mit Microsoft Azure und stellt eine zentrale, gesteuerte Kontrollebene bereit, die geschäftskritische Workloads über Azure-Dienste und die gesamte Unternehmens-IT hinweg orchestriert, für einheitliches Monitoring und Steuerung mit ereignisgesteuerter Präzision.
ANOW! Automate integriert sich nativ mit Microsoft Teams und etabliert eine bidirektionale Kommunikation zwischen orchestrierten Workflows und der Collaboration-Plattform. Echtzeit-Benachrichtigungen, Freigaben und operative Kommandos fließen direkt in Teams, was die Mean Time to Detection deutlich reduziert und die kollaborative Reaktion verbessert, ohne dass zwischen Tools gewechselt werden muss.
ANOW! Automate integriert sich mit Amazon EMR, orchestriert Big-Data-Workloads und übernimmt das automatische Provisioning und Skalieren von Clustern für Datenpipelines. So laufen komplexe Datentransformationen effizient ab, die Ressourcennutzung wird optimiert und die Time-to-Insight für datengetriebene Unternehmen verkürzt.
ANOW! Automate integriert sich mit dbt (Data Build Tool) und orchestriert sowie überwacht Datentransformations-Workflows, sowohl für dbt Core als auch für dbt Cloud. So entsteht eine einheitliche Steuerung von dbt-Läufen, Modellen und Tests mit direktem Zugriff auf Laufstatus und Ausführungslogs, für aktuelle Daten und Audit-Fähigkeit.
ANOW! Automate integriert sich mit Azure Data Factory (ADF) und ermöglicht eine einheitliche Orchestrierung und Steuerung Ihrer Datenpipelines in hybriden Umgebungen. Aus ANOW! Automate heraus lassen sich sowohl Azure-Data-Factory-Trigger als auch -Pipelines auslösen und ausführen. So werden fragmentierte Datenoperationen in einem zentralen Betriebs-Dashboard zusammengeführt, für schnellere Incident-Erkennung und konsistente Statusübersichten.
