使用Spark、Airflow或Beam为数据基础架构供电？让我们向您展示Sentry如何帮助数据工程师和数据科学家快速识别和修复数据管道中的错误。
应用程序监控和可观察性侧重于全栈应用程序，如浏览器和移动应用程序中的用户界面、服务器端应用程序和微服务。
我们发现，许多相同的原则对工程师构建数据平台同样重要，但这些团队的独特需求却被忽视了。
错误的数据会发生在每个人身上。甚至是我们，还有你。在不可避免的情况下，您的数据平台是否提醒您注意问题？
Sentry可以识别错误，为解决数据管道中的意外数据提供必要的上下文。更好的是，我们将常见错误分组，将噪音从一万封警报电子邮件减少到一封。
通过对常见数据平台（如Apache Airflow和Apache Beam）的本地集成，开始使用Sentry只需不到五分钟的时间。
部署ETL作业和数据管道时，一定要确保异常不会埋在日志文件中。
您的日志行是否具有修复数据质量问题所需的所有信息？
Sentry为数据工程师和数据科学家提供了确定问题解决方案和快速发布修复所需的上下文。
看看所有高质量的安全 无论计划如何，所有客户都能获得的功能。
使用Sentry从客户和相关项目。我们支持所有主要平台。
下面简要介绍一下Sentry如何处理您的个人信息（PII）。
我们收集有关浏览我们网站的人、Sentry服务的用户、潜在客户以及与我们互动的人的个人信息。
如果我的PII包含在Sentry客户发送给Sentry的数据中（例如，有人使用Sentry监控他们的应用程序），该怎么办？在这种情况下，您必须联系Sentry客户（例如，应用程序的制造商）。我们不控制通过Sentry服务发送给我们的用于应用程序监控的数据。
我们可能会将您的个人信息披露给以下类型的接收人：
您可能拥有以下与您的个人识别信息相关的权利：
如果您对Sentry的隐私有任何疑问或担忧，请发送电子邮件至 compliance@sentry.io.
如果您是加州居民，请访问我们的 补充通知.
