מבוא
Azure Databricks היא פלטפורמת נתונים מבוססת ענן המשלבת את מיטב הנדסת הנתונים, מדעי הנתונים ולמידת מכונה בסביבת עבודה אחת ומאוחדת. בנוי על גבי Apache Spark, הוא מאפשר לארגונים לעבד, לנתח ולהציג בקלות כמויות עצומות של נתונים בזמן אמת.
על-ידי התחברות למגוון רחב של מקורות נתונים - החל מספקי ענן כגון Azure SQL Database, Amazon S3 ו- Google Cloud Storage, וכלה במערכות ארגוניות כגון SAP ו- Oracle - Azure Databricks מקל על שילוב ושינוי נתונים מכל מקום.
לאחר קליטת הנתונים, צוותים במכירות, שיווק, תפעול, כספים, משאבי אנוש וקיימות יכולים להשתמש ב-Databricks לניתוח מתקדם, למידת מכונה, בינה עסקית ותובנות מונעות בינה מלאכותית.
בבסיסו, Azure Databricks מסייע לארגונים:
- שילוב נתונים ממקורות מרובים
- הנדסה והמרה של נתונים גולמיים לתבניות שמישות
- אחסן ונהל נתונים ביעילות עם פיקוח ואבטחה
- החל מודלים של ניתוח בזמן אמת, למידת מכונה ובינה מלאכותית
- קדם החלטות ותוצאות עסקיות טובות יותר
דאטה לייקהאוס
אגם נתונים הוא גישת ניהול נתונים המשלבת את החוזקות של אגמי נתונים ומחסני נתונים. הוא מציע אחסון ועיבוד מדרגיים, ומאפשר לארגונים לטפל בעומסי עבודה מגוונים - כגון למידת מכונה ובינה עסקית - מבלי להסתמך על מערכות נפרדות ומנותקות. על ידי ריכוז נתונים, בית אגם תומך במקור אמת יחיד, מפחית עלויות כפולות ומבטיח שהמידע יישאר מעודכן.
בתי אגם רבים עוקבים אחר דפוס עיצוב שכבתי שבו הנתונים משתפרים, מועשרים ומזוקקים בהדרגה כשהם עוברים בשלבים שונים של עיבוד. גישה שכבתית זו - המכונה בדרך כלל ארכיטקטורת המדליון - מארגנת את הנתונים בשלבים הבנויים זה על זה, מה שמקל על הניהול והשימוש ביעילות.
אגם Databricks משתמש בשתי טכנולוגיות עיקריות:
- Delta Lake: שכבת אחסון אופטימלית התומכת בעסקאות ACID ואכיפת סכמה.
- Unity Catalog: פתרון פיקוח מאוחד ומדויק עבור נתונים ובינה מלאכותית.