5 bilhões de séries temporais, um motor só não basta: como a Databricks separou alerta rápido de investigação profunda
A própria Databricks conta como escalou monitoramento interno para 10 trilhões de amostras por dia e 5 bilhões de séries temporais ativas combinando um fork do Thanos para alerta rápido, uma camada de agregação que absorve pico de cardinalidade, e uma plataforma baseada em lakehouse para investigação profunda sobre dado bruto.