Azure Databricks — это полностью управляемая облачная платформа данных, которая позволяет пользователям быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Это услуга, предлагаемая Microsoft как часть платформы облачных вычислений Azure.
Плюсы:
- Полностью управляемый: Azure Databricks заботится об инфраструктуре, безопасности и обслуживании, позволяя пользователям сосредоточиться на своих данных и аналитике.
- Интеграция с Azure. Azure Databricks легко интегрируется с другими службами Azure, такими как Azure Data Lake Storage, База данных SQL Azure и Машинное обучение Azure. Это упрощает создание сквозных конвейеров данных и рабочих процессов.
- Совместная рабочая среда: Azure Databricks предоставляет совместную рабочую среду для инженеров по данным, специалистов по данным и аналитиков для разработки, совместного использования и развертывания конвейеров и моделей данных. Он также включает такие функции, как записные книжки, которые позволяют пользователям документировать свою работу и делиться ею с другими.
- Масштабируемость: Azure Databricks можно увеличивать или уменьшать по мере необходимости, что делает его экономически эффективным решением для организаций с различными рабочими нагрузками.
Минусы:
- Стоимость: Azure Databricks может быть дороже по сравнению с другими облачными платформами данных, особенно для организаций с высокими потребностями в использовании или хранении данных.
- Ограниченная настройка: Azure Databricks предлагает ограниченный набор параметров настройки, которые могут не подойти пользователям, которым требуется больший контроль над своей инфраструктурой данных.
Возможности:
- Аналитическая платформа на основе Apache Spark. Azure Databricks построен на основе аналитического механизма Apache Spark с открытым исходным кодом, который предоставляет широкий спектр возможностей для обработки, преобразования и анализа данных.
- Интеграция с машинным обучением: Azure Databricks включает встроенную поддержку машинного обучения, в том числе интеграцию с машинным обучением Azure и библиотеку алгоритмов машинного обучения.
- Интеграция и преобразование данных. Azure Databricks предоставляет ряд инструментов и функций для интеграции и преобразования данных из различных источников, включая структурированные и неструктурированные данные.
- Безопасность и соответствие требованиям. Azure Databricks включает в себя ряд функций безопасности и соответствия требованиям, включая шифрование данных при хранении и передаче, а также поддержку стандартных отраслевых платформ соответствия, таких как GDPR и HIPAA.
Сравнения:
Azure Databricks часто сравнивают с другими облачными платформами данных, такими как Amazon Web Services (AWS) Glue и Google Cloud Dataproc. Некоторые ключевые различия между этими платформами включают:
Цены: Azure Databricks, как правило, дороже по сравнению с AWS Glue и Google Cloud Dataproc, особенно для организаций с высокими потребностями в использовании или хранении данных.
Интеграция с другими службами. Azure Databricks легко интегрируется с другими службами Azure, что делает его хорошим выбором для организаций, уже использующих Azure. AWS Glue и Google Cloud Dataproc также интегрируются с другими службами на соответствующих облачных платформах, но могут быть не такими всеобъемлющими, как интеграция, предлагаемая Azure Databricks.
Набор функций: Azure Databricks и AWS Glue предлагают широкий спектр возможностей для обработки, преобразования и анализа данных, в то время как Google Cloud Dataproc больше ориентирован на пакетную обработку и задачи ETL (извлечение, преобразование, загрузка).
Вот несколько примеров использования Azure Databricks:
- Создание озера данных. Azure Databricks можно использовать для создания и обслуживания озера данных, централизованного репозитория, который позволяет пользователям хранить все свои структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе.
- Преобразование и очистка данных: Azure Databricks можно использовать для очистки и преобразования данных из различных источников, таких как базы данных, файлы журналов и каналы социальных сетей, с помощью таких инструментов, как SQL, Python и Scala.
- Машинное обучение: Azure Databricks можно использовать для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения с использованием таких функций, как записные книжки, библиотеки алгоритмов машинного обучения и интеграцию с Машинным обучением Azure.
- Обработка данных в режиме реального времени: Azure Databricks можно использовать для обработки и анализа потоков данных в реальном времени, таких как данные датчиков Интернета вещей или данные веб-журналов, с помощью таких инструментов, как Spark Streaming и Structured Streaming.
- Визуализация данных. Azure Databricks можно использовать для визуализации и изучения данных с помощью таких инструментов, как Power BI и Matplotlib, а также для создания панелей мониторинга и отчетов, которыми можно поделиться с другими.
- Совместная разработка данных. Azure Databricks можно использовать в качестве совместной платформы для инженеров по данным, специалистов по данным и аналитиков для разработки, совместного использования и развертывания конвейеров и моделей данных.
Для работы с Azure Databricks вам потребуются некоторые технические навыки, в том числе:
- Знакомство с языками программирования, такими как Python, Scala или SQL: Azure Databricks предоставляет API и библиотеки для работы с данными на этих языках.
- Знание технологий больших данных: Azure Databricks построен на базе аналитического механизма с открытым исходным кодом Apache Spark, поэтому полезно ознакомиться со Spark и концепциями распределенных вычислений.
- Опыт обработки и преобразования данных: Azure Databricks предоставляет инструменты и функции для интеграции и преобразования данных из различных источников, поэтому полезно знать процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка).
- Знакомство с облачными вычислениями: Azure Databricks — это облачная служба, поэтому знакомство с концепциями и технологиями облачных вычислений полезно.
- Опыт работы с машинным обучением: Azure Databricks включает встроенную поддержку машинного обучения, поэтому полезно знать концепции и методы машинного обучения.
- Знакомство с визуализацией данных: Azure Databricks предоставляет инструменты для визуализации и изучения данных, поэтому полезно знать концепции и инструменты визуализации данных.
В заключение следует отметить, что Azure Databricks — это полностью управляемая облачная платформа данных, которая позволяет пользователям быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Он построен на основе аналитического механизма Apache Spark с открытым исходным кодом и легко интегрируется с другими службами Azure. Azure Databricks предоставляет совместную рабочую среду для инженеров по данным, специалистов по данным и аналитиков для разработки, совместного использования и развертывания конвейеров и моделей данных. Он масштабируется и включает в себя ряд функций безопасности и соответствия требованиям. Некоторые потенциальные недостатки Azure Databricks включают его стоимость, которая может быть выше по сравнению с другими облачными платформами данных, и ограниченные возможности настройки. В целом Azure Databricks — это мощный инструмент для организаций, которые хотят создавать и поддерживать озера данных, выполнять преобразование и очистку данных, а также разрабатывать и развертывать модели машинного обучения.