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Azure Databricks

Ein schneller, einfacher und kollaborativer Analysedienst auf Basis von Apache Spark

14-tägige Testversion (enthält kostenlose Databricks-Einheiten)

Überblick

Erhöhen Sie die Leistung Ihrer Big Data-Analyselösungen und KI-Lösungen dank Azure Databricks, einem schnellen, einfachen und kollaborativen Analysedienst.

Richten Sie Ihre Spark-Umgebung in wenigen Minuten ein, und skalieren Sie diese Umgebung im Handumdrehen mit der automatischen Skalierung. Data Scientists, Datenanalysten und Unternehmensanalysten können in interaktiven Arbeitsbereichen gemeinsam an Projekten arbeiten. Sie können Ihre vorhandenen Kenntnisse anwenden, da Programmiersprachen wie Python, Scala, R und SQL und Frameworks und Bibliotheken im Bereich des Deep Learning wie TensorFlow, Pytorch und Scikit-learn unterstützt werden. Durch die native Integration mit Azure Active Directory und anderen Azure-Diensten können Sie moderne Lösungen für Data Warehouses, maschinelles Lernen und Echtzeitanalysen entwickeln.

Warum sollte ich mich für Azure Databricks entscheiden?

Produktiv

Erstellen Sie eine neue Apache Spark-Umgebung in kürzester Zeit. Nahtlose Integration in andere Azure-Dienste in einem interaktiven Arbeitsbereich.

Skalierbar

Skalieren Sie Ihre Projekte zur Analyse und zum maschinellen Lernen global. Senken Sie Kosten mit einer verwalteten Plattform, die automatisch hoch und herunter skaliert wird.

Vertrauenswürdig

Schützen Sie Ihre Daten und Ihr Unternehmen mit der Integration in Azure AD, rollenbasierten Steuerelementen und Vereinbarungen zum Servicelevel auf Unternehmensniveau.

Flexibel

Erstellen Sie Lösungen für maschinelles Lernen und KI-Lösungen mit einer Sprache und Deep Learning-Frameworks Ihrer Wahl.

Was ist im Lieferumfang von Azure Databricks enthalten?

Optimierte Apache Spark-Umgebung

Führen Sie einen Spin-Up von Clustern im Handumdrehen durch, und erstellen Sie Cluster in einer verwalteten Apache Spark-Umgebung. Cluster werden eingerichtet, konfiguriert und anschließend optimiert, um eine hohe Zuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten.

Automatische Skalierung und automatisches Beenden

Senken Sie die Anzahl an Ressourcen und die Kosten in Zusammenhang mit der manuellen Skalierung von Clustern mithilfe der bedarfsgesteuerten Hochskalierung oder Herunterskalierung. Beenden Sie Ihre inaktiven Cluster automatisch, um Ressourcen einzusparen.

Kollaborativer Arbeitsbereich

In einem interaktiven Arbeitsbereich können Datenanalysten, Data Scientists und Unternehmensbenutzer zusammenarbeiten und als Team über gemeinsame Projekte diskutieren.

Optimiert für Deep Learning

Unkompliziertes Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von bedarfsorientierten KI-Modellen mit GPU-fähigen Clustern. Verwenden Sie eine vorinstallierte und vorkonfigurierte Runtime für maschinelles Lernen mit Deep Learning-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und XGBoost.

Integration in Azure-Dienste

Integrieren Sie den Dienst mühelos in eine Vielzahl unterschiedlicher Datenspeicher und Dienste wie etwa Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Store, Azure Event Hubs und Azure Data Factory. Aktivieren Sie das Single Sign-On mit Azure AD, um rollenbasierte Steuerelemente zu ermöglichen.

Unterstützung für mehrere Sprachen und Bibliotheken

Azure Databricks unterstützt Programmiersprachen wie Python, Scala, R und SQL, sodass Sie mit Ihren jeweiligen Vorkenntnissen direkt mit dem Erstellen beginnen können. Dank umfassender Analysetechnologien, einschließlich SQL, Streaming, MLlib und GraphX, eignen sich Daten oder Projekte beliebiger Größe als Ziel.

Analytics und Machine Learning mit Azure Databricks

Schritt 1 von 6

Starten Sie einen Arbeitsbereich

Navigieren Sie zu Azure Databricks im Azure-Portal. Melden Sie sich dann mit dem Single Sign-On mit Azure AD an.

Schritt 2 von 6

Spin-Up von Clustern

Erstellen Sie einen neuen Cluster, konfigurieren Sie ihn nach Bedarf, und führen Sie mit nur einem Klick einen Spin-Up durch. Mit dem Feature für die automatische Skalierung können Sie Cluster schnell und unkompliziert skalieren. Das Feature hilft auch dabei, Ressourcen und Kosten in Zusammenhang mit der manuellen Skalierung zu reduzieren.

Schritt 3 von 6

Zusammenarbeit mit Notebooks

Erstellen Sie benutzerdefinierte Berechtigungseinstellungen für Datenanalysten, Data Scientists und Unternehmensbenutzer, damit jeder Mitwirkende in Echtzeit Beiträge veröffentlichen und Kommentare zu gemeinsamen Projekten auf Basis seiner Zugriffsebene hinzufügen kann.

Schritt 4 von 6

Daten erkunden

Notebooks unterstützen die meisten Programmiersprachen wie SQL, Python, Scala und R. Datenanalysten und Data Scientists können Speicher leicht einbinden und basierend auf den Ergebnissen Modelle für das maschinelle Lernen entwerfen. Unternehmensbenutzer können sich Daten in übersichtlichen Livedatenanzeigen ansehen.

Schritt 5 von 6

Erstellen von Data Science-Modellen

Unkompliziertes Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von bedarfsorientierten KI-Modellen mit der Sprache Ihrer Wahl.

Schritt 6 von 6

Planen von Aufträgen

Führen Sie Notebooks in Minutenschnelle als Aufträge aus. Wählen Sie aus vorhandenen Streams oder Bibliotheken für das maschinelle Lernen aus. Planen Sie Aufträge im Voraus, um sie automatisch auszuführen, und überwachen Sie ihre Leistung.

Welche Möglichkeiten bietet Azure Databricks?

Modernes Data Warehouse

Mit einem modernen Data Warehouse können Sie all Ihre Daten ganz einfach bedarfsorientiert zusammenführen und durch Analysedashboards, Betriebsberichte oder erweiterte Analysen für all Ihre Benutzer aufschlussreiche Einblicke vermitteln.

Erweiterte Big Data-Analysen

Verwandeln Sie Ihre Daten mit erstklassigen Tools für maschinelles Lernen in wertvolle Erkenntnisse. Diese Architektur ermöglicht es Ihnen, beliebige Daten in beliebiger Größe zu kombinieren und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen.

Analysen in Echtzeit

Gewinnen Sie im Handumdrehen Erkenntnisse aus Streamingdaten. Erfassen Sie kontinuierlich Daten einer beliebigen Streamingquelle oder Protokolle von Websiteclickstreams, und verarbeiten Sie diese nahezu in Echtzeit.

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