Lakebase nedir?

Önemli

Bu özellik şu bölgelerde Genel Önizleme aşamasındadır: westus, westus2, eastus, , eastus2, centralus, , southcentralus, northeurope, westeuropeaustraliaeast, brazilsouth, canadacentral, centralindia, southeastasia, . uksouth

Bu sayfada, Databricks Veri Zekası Platformu ile tümleştirilmiş, tam olarak yönetilen bir Postgres OLTP veritabanı altyapısı olan Azure Databricks Lakebase tanıtilmektedir. Veritabanı örneği, birden çok veritabanını yöneten bir Postgres sunucusu çalıştırmaya yönelik depolama ve işlem sağlayan bir Azure Databricks işlemi türüdür.

Genel Bakış

Çevrimiçi işlem işleme (OLTP) veritabanı, yüksek hacimli gerçek zamanlı işlem verilerini verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmış özel bir veritabanı sistemi türüdür. Lakebase, Azure Databricks'te bir OLTP veritabanı oluşturmanıza ve OLTP iş yüklerini Lakehouse'unuzla tümleştirmenize olanak tanır. Bu OLTP veritabanı, Databricks tarafından yönetilen depolama alanında depolanan veritabanları oluşturmanızı ve yönetmenizi sağlar.

OlTP veritabanını Azure Databricks platformuyla birlikte kullanmak uygulama karmaşıklığını önemli ölçüde azaltır. Lakebase, Databricks Özellik Deposu, SQL ambarları ve Databricks Uygulamaları ile iyi tümleştirilmiştir. Eşitleme tablolarının kullanılması, OLTP ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) iş yükleri arasında verileri eşitlemek için basit ve performanslı bir yol sağlar.

Postgres'i temel alan ve Databricks Veri Zekası Platformu ile tamamen tümleştirilmiş olan Lakebase, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli temel platform özelliklerini devralır:

• Basitleştirilmiş yönetim: Ayrılmış işlem ve depolama ile örnekleri dağıtmak için mevcut Azure Databricks altyapısını, Delta Lake ile yönetilen değişiklik verilerini yakalamayı ve çoklu bulut dağıtımlarını destekler.
• Tümleşik yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) yetenekleri:özellik ve model hizmet sağlama, geri getirici artırılmış üretim (RAG) ve diğer yapay zeka ve ML entegrasyonlarını destekler.
• Tümleşik kimlik doğrulaması ve idare: İsteğe bağlı olarak, verilere güvenli erişimi zorunlu kılmak için Unity Kataloğu'nu kullanın.

Kullanım örnekleri

Aşağıdaki örneklerde farklı sektörlerdeki kuruluşların gerçek zamanlı karar alma ve iş akışı otomasyonu için Azure Databricks tümleştirmelerini nasıl kullandığı gösterilmektedir:

• E-ticaret: Tercihli teslim, teklif hedefleme ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri gibi iş akışlarını desteklemek için önceden hesaplanmış müşteri segmentlerini ve içgörülerini kullanın.
• Sağlık: Klinik iş akışlarına eklenmiş öneri sistemleri aracılığıyla klinik deneme verilerini yönetin ve ilgili içgörüleri ortaya çıkar.
• Finansal hizmetler: Akış verilerine ve önceden eğitilmiş modellere göre otomatik pazar ticaretini etkinleştirin.
• Perakende satış: Yanıtları kişiselleştirmek ve etkileşimi yönlendirmek için son konuşma geçmişini ve gerçek zamanlı verileri (örneğin alışveriş sepeti içeriği) birleştiren bir sohbet botu kullanın.
• Üretim: Düşük gecikme süreli karar alma ve otomatik bakım iş akışlarını desteklemek için makine telemetrisini ve IoT verilerini izleyin ve yönetin.

İş yükü türleri

• Veri sunma: Altın tablolardan uygulamalara düşük gecikme süresi ve yüksek QPS ile içgörüler sağlayın.
• Depolama uygulaması durumu: İşlemsel veri depomuzda iş akışı durumunuzu yönetin.
• Özellik Sunma: Modellere düşük gecikme süresiyle özellik kazandıran veriler sunma.

Databricks tümleştirmesi

Aşağıdaki özellikler, Lakebase'i mevcut Azure Databricks özellikleriyle tümleştirmeyi destekler:

• Çevrimiçi özellik deposu tümleştirmesi: Gerçek zamanlı özellik sunma için PostgreSQL tablolarını çevrimiçi mağaza olarak kullanın. Bkz. Databricks Online Özellik Mağazaları.
• Databricks Apps verilerini depolama: Azure Databricks Apps dağıtımlarında verileri kalıcı hale getirmek için veritabanı örneklerini uygulama kaynağı olarak ekleyin. Bkz. Databricks uygulamasına Lakebase kaynağı ekleme.
• Databricks Varlık Paketleri kaynakları: Karmaşık projeleri yönetmeye yardımcı olmak için veritabanı örneklerini ve eşitlenmiş tabloları bir pakette kaynak olarak tanımlayın. Bkz. database_instance ve synced_database_table.
• Databricks Terraform tümleştirmesi: Lakebase kaynaklarını oluşturmak ve yönetmek için Databricks Terraform sağlayıcısını kullanın. Terraform, veri platformlarınızı dağıtmanın ve yönetmenin en karmaşık yönlerini otomatikleştirmenizi sağlar. Databricks Terraform sağlayıcısına ve Terraform belgelerine bakın.