Azure Databricks

Service d’analytique rapide, simple et collaboratif basé sur Apache SparkTM

La meilleure destination pour l'analytique du Big Data et l'IA avec Apache Spark

Bénéficiez d'insights à partir de toutes vos données et créez des solutions d'intelligence artificielle (IA) avec Azure Databricks, configurez votre environnement Apache Spark™ en quelques minutes, tirez parti d'une mise à l'échelle automatique et collaborez sur des projets partagés dans un espace de travail interactif. Azure Databricks prend en charge Python, Scala, R, Java et SQL, ainsi que des infrastructures et bibliothèques de science des données telles que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.

Apache Spark™ est une marque commerciale d'Apache Software Foundation.

Environnement Apache Spark rapide et optimisé

Espace de travail interactif avec prise en charge intégrée d'outils, de langages informatiques et d'infrastructures courants

Machine Learning optimisé sur le Big Data avec intégration native d'Azure Machine Learning

Entreposage de données moderne et hautes performances en conjonction avec Azure Synapse Analytics

Démarrez rapidement avec un environnement Apache Spark optimisé

Azure Databricks fournit les dernières versions d'Apache Spark et permet une intégration transparente aux bibliothèques open source. Lancez les clusters et créez rapidement dans un environnement Apache Spark complètement managé grâce à la mise à l'échelle globale et à la disponibilité d'Azure. Les clusters sont installés, configurés et ajustés pour garantir une fiabilité et des performances optimales sans surveillance. Tirez parti de la mise à l'échelle et de l'interruption automatiques pour améliorer le coût total de possession (TCO).

Consultez la documentation Azure Databricks

Améliorez votre productivité grâce à un espace de travail partagé et à des langages communs

Que vous soyez ingénieur en informatique, spécialiste des données ou analyste commercial, collaborez efficacement sur des projets partagés grâce à l'espace de travail interactif et à l'expérience notebook. Créez avec le langage de votre choix, y compris Python, Scala, R et SQL. Contrôlez facilement la version des notebooks avec GitHub et Azure DevOps.

Apprenez à créer un espace de travail Azure Databricks

Machine Learning sur Big Data

Accédez à des fonctionnalités de Machine Learning avancées et automatisées à l'aide d’Azure Machine Learning intégré pour identifier rapidement les algorithmes et les hyperparamètres appropriés. Simplifiez la gestion, la surveillance et la mise à jour des modèles Machine Learning déployés du cloud vers la périphérie. Azure Machine Learning fournit également un registre central pour vos expériences, pipelines Machine Learning et modèles.

Regardez un webinaire consacré à Azure Databricks et Azure Machine Learning

Bénéficiez d'un entreposage de données moderne et performant

Modernisez votre entrepôt de données dans le cloud pour des niveaux de performance et d'évolutivité inégalés. Combinez des données à n'importe quelle échelle et obtenez des insights grâce à des tableaux de bord analytiques et à des rapports opérationnels. Automatisez le déplacement des données à l’aide d’Azure Data Factory, chargez les données dans Azure Data Lake Storage, transformez-les et nettoyez-les à l’aide d’Azure Databricks, puis mettez-les à disposition à des fins de visualisation à l’aide d’Azure Synapse Analytics.

En savoir plus sur l'entreposage de données moderne sur Azure

Sécurité et conformité à la pointe du secteur

  • Tirez parti de l'intégration native à Azure Active Directory pour un contrôle d'accès basé sur les rôles.
  • Créez des architectures sécurisées sans compromettre la conformité à l'aide de réseaux virtuels configurables.
  • Ayez l'esprit tranquille grâce à des autorisations utilisateur affinées pour les notebooks, clusters, travaux et données Azure Databricks.

Tarification d'Azure Databricks

  • Lancez rapidement les clusters et bénéficiez d'une mise à l'échelle automatique en fonction de vos besoins. Découvrez toutes les options de tarification d'Azure Databricks.

Approuvé par des entreprises de tous secteurs

Identifier les risques pour la sécurité à l'aide du Deep Learning basé sur le cloud

Shell utilise Azure, l'IA et la vision industrielle pour mieux protéger ses clients et ses employés.

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Shell

Accélérer les performances et réduire les coûts

Service de données : renewablesAI utilise Azure et Apache Spark pour créer un marché de l'énergie solaire stable et rentable.

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Renewables AI

Activation d'une solution d'analyse de bout en bout dans Azure

Le prestataire logistique LINX Cargo Care Group encourage l'innovation à l'échelle de l'entreprise à l'aide d'Azure Databricks.

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LINX Cargo Care Group

Prise en main d'Azure Databricks

Ouvrez un compte Azure gratuit pour bénéficier d'un accès instantané.
Lisez la documentation pour apprendre à utiliser Azure Databricks.
Explorez le guide de démarrage rapide pour créer un cluster, un notebook, une table, etc.

Communauté et support Azure

Posez des questions et bénéficiez de l'aide des ingénieurs Microsoft et des spécialistes de la communauté Azure sur le Forum MSDN et Stack Overflow, ou contactez le support Azure.

Principaux ateliers et modèles

Découvrez des ateliers auto-rythmés ainsi que les principaux modèles de démarrage rapide liés aux configurations courantes proposés par Microsoft et la communauté.

Forum aux questions sur Azure Databricks

  • Le contrat de niveau de service (SLA) Azure Databricks garantit une disponibilité de 99,95 %.
  • Une unité Databricks, ou DBU, est une unité de capabilité de processus facturée à la seconde.
  • La charge de travail Engineering données est un travail qui lance et interrompt automatiquement le cluster sur lequel il s'exécute. Par exemple, une charge de travail peut être déclenchée par le planificateur de travaux Azure Databricks, qui lance un cluster Apache Spark pour le travail et l'interrompt automatiquement une fois le travail effectué.
    La charge de travail Analytique données n'est pas automatisée. Par exemple, les commandes des notebooks Azure Databricks s'exécutent sur les clusters Apache Spark jusqu'à ce qu'elles soient manuellement interrompues. Différents utilisateurs peuvent partager un cluster pour l'analyser collectivement.

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