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Azure Databricks

Progetta algoritmi di intelligenza artificiale con analisi basate su Apache Spark™.

Analisi dei Big Data e intelligenza artificiale con Apache Spark ottimizzato

Acquisisci informazioni dettagliate da tutti i tuoi dati e crea soluzioni di intelligenza artificiale con Azure Databricks, configura l'ambiente Apache Spark™ in pochi minuti, ridimensionalo automaticamente e collabora a progetti condivisi in un'area di lavoro interattiva. Azure Databricks supporta Python, Scala, R, Java e SQL, oltre ai framework e le librerie di data science, ad esempio TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.

Apache Spark™ è un marchio di Apache Software Foundation.

Inserisci e orchestra con Azure Data Factory. Prepara, trasforma e arricchisci con Azure Databricks. Gestisci con Azure Synapse Analytics. Archivia con Azure Data Lake Storage. Visualizza con Power BI.

Ingegneria dei dati affidabile

Elaborazione dati su larga scala per carichi di lavoro in batch e di streaming.

Analisi per tutti i dati

Consenti le analisi per i dati più completi e recenti.

Data science collaborativa

Semplifica e accelera la data science nei set di dati di grandi dimensioni.

Basati sull'approccio open source

Ambiente Apache Spark veloce e ottimizzato.

Inizia rapidamente con un ambiente Apache Spark ottimizzato

Azure Databricks offre le versioni più recenti di Apache Spark e ti permette di integrarle facilmente con le librerie open source. Configura i cluster e crea rapidamente in un ambiente Apache Spark completamente gestito che offre la disponibilità e la scala globale di Azure. I cluster vengono installati, configurati e ottimizzati per garantire affidabilità e prestazioni senza necessità di monitoraggio. Sfrutta le funzionalità di scalabilità automatica e terminazione automatica per migliorare il costo totale di proprietà.

Un utente che crea un nuovo cluster in Azure Databricks.
Un'introduzione ad Apache Spark su Databricks

Aumenta la produttività con un'area di lavoro condivisa e linguaggi comuni

Collabora in modo efficiente su una piattaforma aperta e unificata per eseguire tutti i tipi di carichi di lavoro di analisi, indipendentemente dal fatto che tu sia un data scientist, un data engineer o un business analyst. Crea con il tuo linguaggio preferito, inclusi Python, Scala, R e SQL. Usufruisci del controllo della versione semplificato dei notebook con GitHub e Azure DevOps.

Potenzia il Machine Learning sui Big Data

Accedi alle funzionalità avanzate e automatizzate di Machine Learning usando Azure Machine Learning integrato per identificare rapidamente gli algoritmi e gli iperparametri idonei. Semplifica la gestione, il monitoraggio e l'aggiornamento dei modelli di Machine Learning distribuiti dal cloud alla rete perimetrale. Azure Machine Learning fornisce inoltre un registro centralizzato per esperimenti, pipeline di Machine Learning e modelli.

Un'area di lavoro intitolata ML Model with Scikit-Learn in Azure Databricks
Una previsione della domanda di ridimensionamento in Azure Databricks.

Sfrutta il data warehousing moderno a prestazioni elevate

Combina i dati su qualsiasi scala e acquisisci informazioni dettagliate tramite dashboard di analisi e report operativi. Automatizza lo spostamento dei dati con Azure Data Factory, quindi carica i dati in Azure Data Lake Storage, trasformali e puliscili con Azure Databricks e rendili disponibili per l'analisi con Azure Synapse Analytics. Modernizza il tuo data warehouse nel cloud per ottenere livelli di prestazioni e scalabilità senza precedenti.

Funzionalità essenziali per i servizi

  • a

    Motore Spark ottimizzato

    Elaborazione dati semplice in un'infrastruttura con scalabilità automatica basata su Apache Spark™ a ottimizzazione elevata per prestazioni migliorate fino a 50 volte.

  • a

    Runtime di Machine Learning

    Accedi con un clic ad ambienti di Machine Learning preconfigurati per Machine Learning aumentato con i framework all'avanguardia e più diffusi, ad esempio PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

  • a

    MLflow

    Verifica e condividi esperimenti, riproduci esecuzioni e gestisci modelli in modo collaborativo da un repository centrale.

  • c

    Scelta del linguaggio

    Usa il tuo linguaggio preferito, ad esempio Python, Scala, R, Spark SQL e .NET, , con risorse di calcolo serverless o sottoposte a provisioning.

  • c

    Notebook collaborativi

    Accedi rapidamente ed esplora i dati, trova e condividi nuove informazioni dettagliate e crea modelli in modo collaborativo con i linguaggi e gli strumenti che preferisci.

  • c

    Delta Lake

    Offri l'affidabilità e la scalabilità dei dati nel data lake esistente con un livello di archiviazione transazionale open source progettato per l'intero ciclo di vita dei dati.

  • v

    Integrazioni native con i servizi di Azure

    Completa la soluzione di analisi end-to-end e Machine Learning con un'integrazione profonda con servizi di Azure quali Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Machine Learning e Power BI.

  • spar

    Area di lavoro interattive

    Consenti la collaborazione senza problemi tra data scientist, data engineer e business analyst.

  • d

    Sicurezza di classe enterprise

    La sicurezza nativa senza problemi protegge i dati nella posizione in cui si trovano e crea aree di lavoro di analisi conformi, private e isolate in migliaia di utenti e set di dati.

  • s

    Pronto per la produzione

    Esegui e dimensiona i carichi di lavoro dei dati più rilevanti in tutta sicurezza in una piattaforma dati affidabile, con integrazioni dell'ecosistema per CI/CD e il monitoraggio.

Scopri di più da esempi di architetture della soluzione

Data science e apprendimento automatico con Azure Databricks

Ottieni facilmente informazioni dettagliate dai dati dello streaming live. Acquisisci continuamente dati da qualsiasi dispositivo IoT o log di clickstream di siti Web ed elaborali in tempo quasi reale.

Architettura di analisi moderna con Azure Databricks

Trasforma i tuoi dati in informazioni dettagliate di utilità pratica usando gli strumenti di Machine Learning migliori del settore. Questa architettura consente di combinare qualsiasi dato su qualsiasi scala, nonché di creare e distribuire modelli di apprendimento automatico personalizzati su vasta scala.

Pipeline di inserimento, ETL ed elaborazione di flussi con Azure Databricks

Accelera e gestisci il ciclo di vita di Machine Learning end-to-end con Azure Databricks, MLflow e Azure Machine Learning per creare, condividere, distribuire e gestire applicazioni di Machine Learning.

Sicurezza e conformità complete predefinite

Scopri di più su prodotti e servizi di Azure Databricks

Azure Data Factory

Servizio di integrazione dei dati ibridi che semplifica le operazioni ETL su vasta scala.

Azure Data Lake Storage Gen 2

Funzionalità di data lake estremamente scalabili e sicure basate su Archiviazione BLOB di Azure.

Azure Machine Learning

Servizio Machine Learning di livello aziendale per creare e distribuire modelli con maggiore rapidità.

Power BI

Aggiungi analisi e report interattivi nelle tue applicazioni.

Inizia con un account gratuito di Azure

1

Inizia gratuitamente. Ricevi un credito di 200 USD da usare entro 30 giorni. Anche se hai credito, puoi ottenere quantità gratuite di molti dei nostri servizi più diffusi e quantità gratuite di più di altri 55 servizi che sono sempre gratuiti.

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Dopo l'esaurimento del credito, passa alla modalità con pagamento in base al consumo per continuare a usare gli stessi servizi gratuiti. Dovrai pagare solo se superi le quantità mensili gratuite.

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Dopo 12 mesi, continuerai ad avere più di 55 servizi sempre gratuiti e a pagare solo per le risorse usate oltre le quantità mensili gratuite.

Community e supporto tecnico di Azure

Poni domande e ottieni supporto dai tecnici Microsoft e dagli esperti della community di Azure nel Forum MSDN e in Stack Overflow oppure contatta il supporto tecnico di Azure.

Lab e modelli più diffusi

Scopri i lab autogestiti e i famosi modelli di avvio rapido per le configurazioni comuni creati da Microsoft e dalla community.

Domande frequenti su Azure Databricks

  • Il contratto di servizio di Azure Databricks garantisce una disponibilità del 99,95%.

  • Un'unità Databricks, o DBU, è un'unità di capacità di elaborazione all'ora, fatturata in base all'utilizzo al secondo.

  • Il carico di lavoro per ingegneria dei dati viene definito come un processo che avvia e termina il cluster in cui è in esecuzione. È ad esempio possibile che un carico di lavoro venga attivato dall'utilità di pianificazione dei processi di Azure Databricks, che avvia un nuovo cluster Apache Spark esclusivamente per il processo e termina automaticamente il cluster dopo il completamento del processo.

    Il carico di lavoro di analisi dei dati non è automatizzato. Ad esempio, i comandi nei notebook di Azure Databricks vengono eseguiti nei cluster Apache Spark fino a quando non vengono terminati manualmente. Più utenti possono condividere un cluster per analizzarlo in modalità collaborativa.

Possiamo iniziare quando vuoi a configurare il tuo account Azure gratuito