Azure Databricks ofrece una plataforma de análisis rápida, sencilla y de colaboración basada en Apache Spark™ que acelera y simplifica el proceso de compilar soluciones de IA y macrodatos, todo con el respaldo de contratos de nivel de servicio (SLA) líderes del sector.

Con Azure Databricks, los clientes pueden configurar un entorno optimizado de Apache Spark en cuestión de minutos. Los científicos e ingenieros de datos pueden colaborar utilizando un área de trabajo interactiva con idiomas y herramientas de su elección. La integración nativa con Azure Active Directory (Azure AD) y otros servicios de Azure permiten a los clientes compilar soluciones de almacenamiento de datos y aprendizaje automático modernas, y herramientas de análisis en tiempo real.

Azure Databricks ha tenido una grandísima adopción y estamos muy contentos por poder anunciar las nuevas funcionalidades que publicaremos.

Disponibilidad general de Data Engineering Light

Los clientes ahora pueden empezar a trabajar en Azure Databricks con una nueva carga de trabajo a bajo precio llamada Data Engineering Light, que permite a los clientes ejecutar aplicaciones por lotes en servidores de Apache Spark administrados. Se ha diseñado para cargas de trabajo simples y no críticas que no necesitan el rendimiento, el escalado automático y otras ventajas de las cargas de trabajo de análisis de datos y de ingeniería de datos. Empiece con esta nueva carga de trabajo.

Además, hemos reducido el precio de la carga de trabajo de ingeniería de datos en las SKU Estándar y Premium. Ambas están ahora disponibles a un precio un 25 % más bajo. Para ver los nuevos precios de las SKU de Azure Databricks, visite la página de precios.

Versión preliminar del marco MLflow administrado

MLflow es un marco de código abierto para administrar el ciclo de vida de aprendizaje automático. Con el marco MLflow administrado, los clientes pueden acceder a él de forma nativa desde su entorno Azure Databricks y usar Azure Active Directory para la autenticación. Gracias al marco MLflow administrado en Azure Databricks, los clientes pueden hacer lo siguiente:

• Realizar un seguimiento de los experimentos mediante el registro automático de parámetros, resultados, código y datos en un servidor de seguimiento de MLflow hospedado y listo para usar. Ahora podrán organizar las ejecuciones en experimentos desde Azure Databricks, y los resultados pueden consultarse desde los cuadernos de Azure Databricks para identificar los modelos que presenten el mejor rendimiento.
• Empaquetar el código de aprendizaje automático y las dependencias de forma local en un formato de proyecto reproducible y ejecutarlo de forma remota en un clúster de Databricks.
• Implementar rápidamente los modelos en el entorno de producción.

Obtenga más información sobre el marco MLFlow administrado.

Aprendizaje automático en Azure con Azure Machine Learning y Azure Databricks

Desde la disponibilidad general del servicio Azure Machine Learning (AML) en diciembre de 2018 y su integración con Azure Databricks, hemos recibido comentarios abrumadoramente positivos de los clientes que están usando esta combinación para acelerar el aprendizaje automático en macrodatos. Azure Machine Learning complementa la experiencia de Azure Databricks de las siguientes formas:

• Usando una funcionalidad avanzada de aprendizaje automático que permite a todos los científicos de datos, con independencia de su nivel de conocimientos, identificar más rápidamente los algoritmos e hiperparámetros adecuados.
• Habilitando DevOps para el aprendizaje automático con el fin de simplificar la administración, la supervisión y la actualización de los modelos de aprendizaje automático.
• Implementando modelos desde la nube y el perímetro.
• Proporcionando un registro central para los experimentos, las canalizaciones de aprendizaje automático y los modelos que se crean en toda la organización.

La combinación de Azure Databricks y Azure Machine Learning convierte a Azure en la mejor tecnología de nube para el aprendizaje automático. Los clientes se benefician de un entorno con escalado automático y optimizado basado en Apache Spark, un área de trabajo colaborativa, aprendizaje automático y administración integral del ciclo de vida de Machine Learning.

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