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Azure Databricks

Schnelle, einfache und kollaborative Analyseplattform auf Basis von Apache Spark

Beschleunigen Sie die Innovation, indem Sie Data Science mit einer leistungsstarken Analyseplattform ermöglichen, die für Azure optimiert ist.

Beschleunigen Sie die Innovation, und steigern Sie die Produktivität

Bringen Sie Teams in einem interaktiven Arbeitsbereich zusammen. Vom Sammeln von Daten bis zur Erstellung von Modellen helfen Ihnen Databricks-Notizbücher bei der Prozessvereinheitlichung und der unmittelbaren Bereitstellung für die Produktion. Starten Sie Ihre neue Spark-Umgebung mit nur einem Klick. Integrieren Sie mühelos eine große Bandbreite von Datenspeichern und -diensten, wie z.B. Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Store, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs, Azure IoT Hub und Azure Data Factory. Fügen Sie im Handumdrehen erweiterte KI-Fähigkeiten (künstliche Intelligenz) hinzu, und teilen Sie Ihre Einsichten dank der umfassenden Integration mit Power BI.

Bauen Sie auf einer sicheren, vertrauenswürdigen Cloud auf

Schützen Sie Ihre Daten und Ihr Unternehmen mit Azure Active Directory-Integration, rollenbasierten Steuerelementen und Vereinbarungen zum Servicelevel auf Unternehmensniveau. Arbeiten Sie unbesorgt dank fein abgestufter Benutzerberechtigungen, die einen sicheren Zugriff auf Databricks-Notizbücher, Cluster, Aufträge und Daten ermöglichen.

Skalierung ohne Grenzen

Skalieren Sie Ihre Analyse- und Data Science-Projekte global. Setzen Sie Innovationen mithilfe von hoch entwickelten Machine Learning-Fähigkeiten schneller um. Fügen Sie Kapazität im Handumdrehen hinzu. Verringern Sie Kosten und Komplexität mit einer voll verwalteten, nativen Cloudplattform. Dank eines umfassenden Satzes von Analysetechnologien, einschließlich SQL, Streaming, MLlib und GraphX, eignen sich Daten oder Projekte beliebiger Größe als Ziel.

Eine schnelle Einführung in Azure Databricks

Azure Databricks ist eine schnelle, einfache, für Azure optimierte Analyseplattform für die Zusammenarbeit auf Basis von Apache Spark. Azure Databricks wurde gemeinsam mit den Gründern von Apache Spark entwickelt und kombiniert die besten Funktionen aus Databricks und Azure, um Kunden dabei zu unterstützen, Innovationen voranzutreiben. Dafür bietet Azure Databricks eine einfache Einrichtung per Mausklick, optimierte Workflows und einen interaktiven Arbeitsbereich, der die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts ermöglicht. Da es sich um einen Azure-Dienst handelt, profitieren Kunden automatisch von der nativen Integration in andere Azure-Dienste wie Power BI, SQL Data Warehouse und Cosmos DB sowie von Azure-Sicherheitsfeatures auf Unternehmensniveau mit Active Directory-Integration, Compliance und SLAs für Unternehmen.

Neuen Cluster erstellen

Notebook erstellen

Zusammenarbeiten

Schritt 1 von 3

Mit einem neuen Cluster loslegen

Konfigurieren Sie Ihren Cluster nach Belieben, und stellen Sie ihn mit einem einzigen Klick bereit.

Schritt 2 von 3

Cluster duplizieren

Duplizieren Sie Cluster, um separate Workflows zu unterstützen.

Schritt 3 von 3

Automatische Skalierung aktivieren

Dank der automatischen Skalierung lassen sich Cluster schnell und einfach skalieren.

Das Feature hilft auch dabei, Ressourcen und Kosten in Zusammenhang mit der manuellen Skalierung von Clustern zu reduzieren.

Schritt 1 von 4

Notebook ganz einfach erstellen oder importieren

Erkunden Sie Ihre Daten mit Notebooks.

Schritt 2 von 4

Benutzerdefinierte Berechtigungseinstellungen festlegen

Legen Sie rollenbasierte Berechtigungseinstellungen fest, sodass Data Engineers, Data Scientists und Geschäftsbenutzer auf der jeweils für sie definierten Zugriffsebene zusammenarbeiten können.

Schritt 3 von 4

Tabellen im Arbeitsbereich erstellen

Erstellen Sie neue Tabellen, und importieren Sie vorhandene Daten aus Dateien oder einer Datenquelle.

Schritt 4 von 4

Erstellen Sie die Tabelle, und zeigen Sie eine Vorschau an.

Binden Sie Daten ganz einfach mit einem einzigen Befehl in Ihren Azure-Speicher ein.

Schritt 1 von 3

Livezusammenarbeit

Jeder Mitwirkende kann sich live an freigegebenen Projekten beteiligen und Kommentare abgeben.

Data Scientists können anhand von Erkenntnissen aus Daten ML-Modelle erstellen, trainieren, testen und ausführen.

Schritt 2 von 3

Daten in Echtzeit anzeigen

Geschäftsbenutzer können unternehmenskritische Daten, die in Echtzeit für sie freigegeben werden, in leicht zu lesenden Datenansichten anzeigen.

Schritt 3 von 3

Notebooks als Aufträge ausführen

Führen Sie Notebooks in Minutenschnelle als Aufträge aus.

Wählen Sie ein vorhandenes Notebook aus.

Wählen Sie aus vorhandenen Streams oder ML-Bibliotheken aus.

Planen Sie Aufträge im Voraus, lassen Sie sie automatisch ausführen, und überwachen Sie ihre Leistung.

Welche Möglichkeiten bietet Azure Databricks?

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