Изучение компании "элиты данных" и того, какие решения они могут предложить

Ломать (данные) кирпичи за кирпичиком!

Основанная в 2013 году настоящими OG ... создателями Apache Spark, Delta Lake и MLflow, Databricks представляет собой единую платформу для всех ваших потребностей в данных. Это компания-разработчик программного обеспечения (Data + AI), которая предлагает Unified Data Analytics Platform (UDAP) и в основном построена на современной архитектуре Lakehouse в облаке.

В настоящее время Databricks - одна из самых быстрорастущих служб данных на AWS и Azure со штаб-квартирой в Сан-Франциско и офисами по всему миру, обслуживающими более 5000 клиентов и более 450 партнеров по всему миру. Компания недавно достигла отметки в 28 миллиардов долларов, тем самым закрепив за собой видение и миссию компании по демократизации и упрощению данных и ИИ, чтобы помочь командам данных решить любую проблему.

Уловки, лежащие в основе Databricks

Текущая версия Databricks 7.3 LTS работает поверх Apache 3.0.1 и поддерживает множество аналитических возможностей, которые могут способствовать улучшению результатов вашего конвейера данных. Используя Apache Spark для вычислительных возможностей, Databricks поддерживает несколько языков программирования, таких как R, Python, Scala и SparkSQL / SQL, для подготовки кода, поэтому кодировщикам необходимо владеть языками, чтобы оптимально использовать возможности платформы Databricks. .

Но прежде чем я углублюсь, позвольте мне дать вам краткое представление об Apache Spark (очевидное предварительное условие).

Apache Spark - это молниеносная технология кластерных вычислений с открытым исходным кодом, предназначенная для более быстрых вычислений. Spark, используемый для обработки огромных объемов данных, представляет собой систему распределенной обработки, основными функциями которой являются «оптимизированное выполнение запросов» и «кэширование в памяти», которые помогают увеличить скорость обработки приложения. Apache Spark обеспечивает такую ​​высокую производительность как для пакетных, так и для потоковых данных с помощью современного планировщика DAG.

Spark предлагает более 80 операторов высокого уровня для простого создания параллельных приложений. Вы даже можете использовать его в интерактивном режиме из оболочек Scala, Python, R и SQL. Spark поддерживает стек библиотек, и вы можете легко комбинировать SQL, потоковую передачу и сложную аналитику.

Зачем выбирать Databricks?

Лучшие хранилища данных сочетаются с лучшими озерами данных, предлагая открытую и унифицированную платформу для данных и ИИ.

Проще говоря, Databricks - это:

  • Единое место для всех ваших данных
  • Базовая основа для любой рабочей нагрузки - от бизнес-аналитики до искусственного интеллекта
  • Единая платформа, работающая везде
  • Единая платформа, объединяющая все воедино - Lakehouse

Основные особенности платформы Databricks:

  • Блокноты для совместной работы, позволяющие DE и DS работать вместе
  • Надежная инженерия данных
  • Производственное машинное обучение
  • SQL Analytics для всех ваших данных

Каковы основные составляющие Databricks?

Блокнот. Это веб-интерфейс для документа, который содержит исполняемые (исполняемые) коды и команды, визуализации и повествовательный текст.

Панель управления: это интерфейс, обеспечивающий организованный доступ к визуализациям.

Библиотека. Это пакет кодов, доступных для записной книжки или задания, выполняемого в вашем кластере. Среда выполнения Databricks состоит из множества библиотек с возможностью добавления собственных.

Эксперимент: это набор MLflow, который запускается для обучения модели машинного обучения.

По сравнению с AWS, GCP и AZURE, Databricks позиционирует себя как унифицированную платформу данных.

Краткая информация: унифицированная платформа анализа данных

UDAP можно условно разделить на:

Рабочая область Data Science. Рабочая область предоставляет физическое место для совместной работы вашей группы Data Science, прямо от приема данных до анализа данных. В зависимости от задачи или назначенных ролей специалиста по данным, команда может использовать разные функции.

Служба UD. Скажем так, это двигатель, способствующий повышению эффективности работы специалиста по обработке данных в области Data Science Workspace. Прямо от Databricks Runtime и Delta Lakes до приема данных Databricks, он позаботится обо всем.

Корпоративная облачная служба: от поддержки сквозной безопасности до обеспечения готовой к работе инфраструктуры - она ​​позволяет организациям не только настраивать, но и обеспечивать безопасность, управление и масштабирование своей платформы.

Унифицированная аналитика данных (UDA) сочетает обработку данных с технологиями искусственного интеллекта, предлагая более точную и содержательную аналитическую информацию и решения на основе предоставленных данных.

Приступая к работе с блоками данных? Хотите узнать больше?

Мои два цента на Databricks

Хотя некоторые могут счесть бизнес, полностью основанный на искусственном интеллекте, надуманным, нельзя отрицать тот факт, что будущее действительно наступает раньше, чем большинство людей может его представить. Компании по всему миру уже внедряют и применяют инновационные и более 80 различных способов использования инструментов Databricks в действии для повышения производительности, что дает им преимущество над своими конкурентами. С более чем сотней глобальных партнеров, таких как Microsoft, Amazon, Tableau, Informatica, Cap Gemini и Booz Allen Hamilton, и это лишь некоторые из них, которые свидетельствуют о том, что будущее за бизнесом, основанным на данных и искусственном интеллекте, - все, что я Можно сказать, что Databricks - это платформа, на которую стоит обратить внимание!