Managed MLflow und Managed Delta Lake in Azure Databricks jetzt verfügbar
Veröffentlichungsdatum: 24 April, 2019
Managed MLflow ist jetzt in Azure Databricks allgemein verfügbar und nutzt Azure Machine Learning (ML) zum Nachverfolgen des gesamten ML-Lebenszyklus. Mit diesem Ansatz können Organisationen eigene Machine Learning-Lebenszyklen entwickeln und verwalten – und dafür müssen sie nur eine Modellregistrierung in Azure verwenden. Die Kombination von Azure Databricks und Azure Machine Learning macht Azure zur besten Cloud für Machine Learning. Kunden können Modelle für alle Bereiche bereitstellen – von der Cloud bis zum Edge. Zudem profitieren sie von einer optimierten, auf Apache Spark basierenden Umgebung mit automatischer Skalierung, einem auf Zusammenarbeit ausgelegten Arbeitsbereich, automatisierten ML-Funktionen und der Verwaltung des vollständigen ML-Lebenszyklus.
Darüber hinaus hat wurde Databricks Delta von Databricks als Open Source bereitgestellt und heißt jetzt Delta Lake. Delta Lake ist eine Engine, die auf Apache Spark aufsetzt und zur Optimierung von Datenpipelines dient. Mit Delta Lake profitieren Azure Databricks-Kunden von größerer Zuverlässigkeit, besserer Leistung und der Möglichkeit, ihre Datenpipelines zu vereinfachen. Azure Databricks-Kunden können die Vorteile der Delta-Engine bereits seit Februar in der allgemeinen Verfügbarkeit nutzen und werden über das Open-Source-Projekt Delta Lake auch in Zukunft in den Genuss der Innovationen aus der Community kommen.