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Azure Databricks

Plateforme d’analyse rapide, simple et collaborative basée sur Apache Spark

Accélérez l’innovation en activant la science des données avec une plateforme d’analyse haute performance optimisée pour Azure.

Encouragez l’innovation et boostez la productivité

Rassemblez les équipes dans un espace de travail interactif. De la collecte de données à la création de modèles, utilisez les blocs-notes Databricks pour unifier le processus et déployer instantanément pour la production. Lancez votre nouvel environnement Spark d’un simple clic. Intégrez en toute simplicité grâce à un vaste éventail de banques de données et services tels que Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Store, Stockage Blob Azure, Azure Event Hubs, Azure IoT Hub et Azure Data Factory. Ajoutez instantanément des fonctionnalités avancées d’intelligence artificielle et partagez vos insights grâce à l’intégration enrichie avec Power BI.

Créez sur un cloud approuvé et sécurisé

Protégez vos données et votre activité avec l’intégration Azure Active Directory, les contrôles basés sur les rôles et des contrat SLA de qualité professionnelle. Ayez l’esprit tranquille grâce à des autorisations utilisateur affinées, qui permettent d’offrir un accès sécurisé aux clusters, tâches, données et blocs-notes Databricks.

Mettez à l’échelle sans limites

Mettez à l’échelle mondialement vos analyses et vos projets de science des données. Créez et innovez plus rapidement à l’aide des fonctionnalités avancées de Machine Learning. Ajoutez des capacités instantanément. Réduisez les coûts et la complexité grâce à une plateforme cloud native entièrement gérée. Ciblez des projets ou données de toute taille à l’aide d’un jeu complet de technologies d’analyse incluant SQL, Streaming, MLlib et GraphX.

Brève présentation d’Azure Databricks

Azure Databricks est une plateforme d’analyse rapide, conviviale et collaborative basée sur Apache Spark et optimisée pour Azure. Conçu en collaboration avec les fondateurs d’Apache Spark, Azure Databricks combine le meilleur de Databricks et d’Azure pour aider les clients à accélérer l’innovation grâce à une configuration en un clic, des flux de travail simplifiés et un espace de travail interactif qui permet la collaboration entre scientifiques des données, ingénieurs de données et analystes opérationnels. Comme il s’agit d’un service Azure, les clients bénéficient automatiquement de l'intégration native avec d'autres services Azure tels que Power BI, SQL Data Warehouse et Cosmos DB, ainsi que de la sécurité Azure qui inclut l'intégration d’Active Directory, une assurance de conformité et des contrats de niveau de service de qualité professionnelle.

Créer un cluster

Créer un bloc-notes

Collaborer

Étape 1 sur 3

Commencer par créer un cluster

Configurez votre cluster à votre guise et lancez-le en un clic.

Étape 2 sur 3

Dupliquer des clusters

Dupliquez les clusters de façon à prendre en charge des flux de travail séparés.

Étape 3 sur 3

Activer la mise à l'échelle automatique

La fonctionnalité Mise à l'échelle automatique accélère et facilite la mise à l’échelle des clusters.

Cela aide également à réduire les ressources et les coûts associés à la mise à l'échelle manuelle des clusters.

Étape 1 sur 4

Créer ou importer aisément un bloc-notes

Commencez à explorer les données avec des blocs-notes.

Étape 2 sur 4

Définir des paramètres d’autorisation personnalisés

Définissez des paramètres d'autorisation en fonction du rôle afin que les ingénieurs et scientifiques des données, ainsi que les utilisateurs professionnels puissent collaborer sur la base d’un niveau d'accès individuel défini.

Étape 3 sur 4

Créer des tables dans l’espace de travail

Créez des tables et importez des données à partir de fichiers ou d'une source de données.

Étape 4 sur 4

Prévisualisez et créez la table.

Montez facilement un stockage Azure avec une seule commande.

Étape 1 sur 3

Collaboration en temps réel

Chaque contributeur peut collaborer en temps réel et formuler des commentaires sur des projets partagés.

Les scientifiques des données peuvent utiliser des résultats de données pour créer des modèles ML (Machine Learning) à des fins de formation, de test et d’exécution.

Étape 2 sur 3

Examiner des données en temps réel

Les utilisateurs professionnels peuvent consulter en temps réel des données critiques pour l'entreprise partagées avec eux, via des affichages de données en direct simples et faciles à lire.

Étape 3 sur 3

Exécuter des blocs-notes en tant que travaux

Exécutez des blocs-notes en tant que travaux en quelques minutes.

Sélectionnez un bloc-notes existant.

Opérez un choix dans une diffusion en continu existante ou des bibliothèques ML.

Planifiez des travaux, faites en sorte qu'ils s'exécutent automatiquement et surveillez leurs performances.

Regardez les webinaires :

Lisez les livres électroniques :

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