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Azure Databricks

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

Essai pendant 14 jours incluant des unités Databricks gratuites

Présentation

Accélérez les solutions d’analytique Big Data et d’intelligence artificielle avec Azure Databricks, service d’analytique rapide, simple et collaboratif basé sur Apache Spark.

Configurez votre environnement Spark en quelques minutes et effectuez une mise à l’échelle automatique rapidement et facilement. Les scientifiques des données, ingénieurs de données et analystes d’entreprise peuvent collaborer sur des projets partagés dans un espace de travail interactif. Appliquez vos compétences actuelles avec la prise en charge de Python, Scala, R et SQL, ainsi que des structures et des bibliothèques d’apprentissage profond telles que TensorFlow, Pytorch et Scikit-learn. L’intégration native avec Azure Active Directory (Azure AD) et d’autres services Azure vous permet de créer vos solutions modernes d’entrepôt de données, de Machine Learning et d’analytique en temps réel.

Pourquoi Azure Databricks

Productif

Lancez votre nouvel environnement Apache Spark en quelques minutes. Bénéficiez d’une intégration fluide avec d’autres services Azure dans un espace de travail interactif.

Évolutive

Mettez à l’échelle mondialement vos projets d’analytique et de Machine Learning. Réduisez les coûts et la complexité avec une plateforme managée qui se met à l’échelle automatiquement.

Confiance

Protégez vos données et votre activité avec l’intégration d’Azure AD, les contrôles en fonction du rôle et des contrat SLA de classe Entreprise.

Souple

Créez des solutions Machine Learning et d’intelligence artificielle avec le langage et les structures d’apprentissage profond de votre choix.

Que comprend Azure Databricks ?

Environnement Apache Spark optimisé

Accélérez le fonctionnement des clusters et créez rapidement dans un environnement Apache Spark managé. Les clusters sont installés, configurés et ajustés pour garantir une fiabilité et des performances optimales.

Mise à l’échelle automatique et arrêt automatique

Réduisez les ressources et les coûts associés à la mise à l’échelle manuelle des clusters en les mettant à l’échelle automatiquement en fonction de vos besoins. Arrêtez automatiquement vos clusters inactifs pour économiser des ressources.

Espace de travail collaboratif

Un espace de travail interactif permet aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux utilisateurs en entreprise de collaborer sur des projets partagés et de les commenter, tout cela en équipe.

Optimisé pour l’apprentissage profond

Créez, formez et déployez facilement des modèles d’intelligence artificielle à l’échelle à l’aide de clusters avec GPU. Utilisez le runtime pour le Machine Learning qui est préinstallé et préconfiguré avec des structures et des bibliothèques d’apprentissage profond telles que TensorFlow, Keras et XGBoost.

Intégration avec les services Azure

Bénéficiez d’une intégration facilitée grâce à un large éventail de banques de données et de services tels que Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Event Hubs et Azure Data Factory. Activez l’authentification unique avec Azure AD pour déverrouiller les contrôles en fonction du rôle.

Prise en charge de plusieurs langages et bibliothèques

Azure Databricks prend en charge des langages tels que Python, Scala, R et SQL afin que vous puissiez utiliser vos compétences actuelles pour commencer à créer. Ciblez le volume de données ou la taille de projet de votre choix à l’aide d’un jeu complet de technologies analytiques, notamment SQL, Streaming, MLlib et GraphX.

Analytique et Machine Learning avec Azure Databricks

Étape 1 sur 6

Lancez l’espace de travail

Accédez à Azure Databricks dans le portail Azure. Puis connectez-vous à l’aide de l’authentification unique avec Azure AD.

Étape 2 sur 6

Lancez des clusters

Créez un cluster, configurez-le à votre guise et lancez-le en un clic. La fonctionnalité de mise à l’échelle automatique accélère et facilite la mise à l’échelle des clusters. Elle aide également à réduire les ressources et les coûts associés à la mise à l’échelle manuelle.

Étape 3 sur 6

Collaborez avec des notebooks

Créez des paramètres d’autorisation personnalisés pour les ingénieurs de données, les scientifiques des données et les utilisateurs en entreprise afin que chaque contributeur puisse collaborer en live et commenter les projets partagés en fonction de son niveau d’accès.

Étape 4 sur 6

Explorer les données

Les notebooks prennent en charge la plupart des langages de données tels que SQL, Python, Scala et R. Les ingénieurs et les scientifiques des données peuvent facilement monter le stockage et utiliser les résultats pour créer des modèles Machine Learning. Les utilisateurs en entreprise peuvent voir les données dans des affichages de données live faciles à lire.

Étape 5 sur 6

Créez des modèles de sciences des données

Créez, formez et déployez facilement des modèles d’intelligence artificielle à l’échelle à l’aide du langage de votre choix.

Étape 6 sur 6

Planifiez des travaux

Exécutez des notebooks en tant que travaux en quelques minutes. Choisissez parmi les bibliothèques Machine Learning ou de streaming actuelles. Planifiez des travaux afin qu’ils s’exécutent automatiquement et surveillez leurs performances.

Que pouvez-vous faire avec Azure Databricks ?

Entrepôt de données (data warehouse) moderne

Regroupez facilement toutes vos données, quelle qu’en soit l’échelle, afin d’en extraire des insights pour tous vos utilisateurs grâce à des tableaux de bord analytiques, des rapports opérationnels ou des analytiques avancées avec un entrepôt de données moderne.

Analytique avancée du Big Data

Convertissez vos données en insights actionnables à l’aide d’outils Machine Learning d’une qualité exceptionnelle. Cette architecture vous permet de combiner toutes sortes de données, quelle qu’en soit l’échelle, et de créer et déployer des modèles Machine Learning.

Analyses en temps réel

Obtenez en toute facilité des insights à partir de données de streaming. Capturez des données en continu à partir de n’importe quelle source de streaming ou de journaux de parcours de visite de site web, et traitez-les en temps quasi réel.

Produits et services associés

SQL Data Warehouse

Entreposage de données élastique en tant que service avec fonctionnalités destinées aux entreprises

Machine Learning Studio

Générez, déployez et managez facilement des solutions d’analyse prédictive

Azure Cosmos DB

Base de données multimodèle, mondialement distribuée et disponible à toute échelle

Accélérez l’innovation pilotée par les données avec Azure Databricks