Databricks

Что такое Databricks?

Databricks — это облачная унифицированная платформа для интеграции инженерии данных, Data Science, машинного обучения и аналитики в масштабе. Построена на основе открытого фреймворка Apache Spark и инновационной архитектуры lakehouse, Databricks позволяет объединять хранилища и озёра данных для упрощённого управления данными и развития AI. Поддерживает генеративный AI, большие языковые модели и продвинутые ML-процессы при сохранении управления, безопасности и приватности данных. Платформа облегчает командную работу и бесшовно интегрируется с облачными и BI-инструментами, ускоряя инновации и операционную эффективность.

Ключевые функции

• Архитектура Lakehouse

  Объединяет надежность и производительность хранилищ данных с открытостью и гибкостью озёр данных, предоставляя единственный источник правды для всех рабочих нагрузок с данными.

• Единая платформа для данных и ИИ

  Поддерживает сквозные рабочие процессы с данными, включая ETL, хранилище данных, потоковую аналитику, машинное обучение и генеративный ИИ на одной платформе.

• Совместная рабочая среда

  Интерактивные блокноты и общие среды позволяют инженерам данных, учёным и аналитикам работать вместе в реальном времени, используя разные языки, такие как SQL, Python, R и Scala.

• Продвинутые инструменты машинного обучения

  Включает MLflow для отслеживания экспериментов и управления моделями, интеграцию с Hugging Face и DeepSpeed для кастомизации LLM, а также возможности обслуживания AI моделей.

• Надёжное управление данными

  Unity Catalog обеспечивает централизованный, детальный контроль доступа и безопасный обмен данными внутри и за пределами организации.

• Бесшовная интеграция с облаком

  Работает с основными облачными провайдерами и интегрируется с существующими BI и инструментами загрузки данных, обеспечивая масштабируемую и экономичную обработку данных.

Варианты использования

• Инженерия данных и ETL : Эффективная обработка, очистка и трансформация больших объёмов необработанных и структурированных данных для последующей аналитики и AI-приложений.
• Разработка машинного обучения и ИИ : Создание, обучение, дообучение и развёртывание моделей машинного обучения и генеративных AI-приложений, адаптированных под корпоративные данные.
• Аналитика в реальном времени и пакетная обработка : Выполнение интерактивной SQL-аналитики и потокового анализа данных в реальном времени для бизнес-аналитики и операционных инсайтов.
• Совместная работа над Data Science : Позволяет межфункциональным командам совместно работать над исследованием данных, разработкой моделей и визуализацией в общей среде.
• Безопасное управление и обмен данными : Управление доступом к данным и соответствием требованиям по всей организации с помощью централизованного управления и безопасного обмена данными.

Часто задаваемые вопросы