Azure Databricks

Servizio di analisi veloce, facile e collaborativo basato su Apache SparkTM

La migliore destinazione per l'analisi di Big Data e intelligenza artificiale con Apache Spark

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.

Ambiente Apache Spark veloce e ottimizzato

Area di lavoro interattiva con supporto predefinito per gli strumenti, i linguaggi e i framework più diffusi

Machine Learning potenziato sui Big Data con l'integrazione di Azure Machine Learning nativa

Data warehouse moderno a prestazioni elevate in abbinamento con Azure SQL Data Warehouse

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.

Leggi la documentazione di Azure Databricks

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

Collabora in modo efficace su progetti condivisi usando l'esperienza interattiva per notebook e aree di lavoro, indipendentemente dal ruolo ricoperto, ingegnere dei dati, data scientist o 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.

Scopri come creare un'area di lavoro Azure Databricks

Potenzia il Machine Learning sui Big Data

Accedi alle funzionalità avanzate e automatizzate di Machine Learning usando il servizio 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. Il servizio Azure Machine Learning fornisce inoltre un registro centralizzato per esperimenti, pipeline di Machine Learning e modelli.

Guarda un webinar su Azure Databricks e Azure Machine Learning

Sfrutta il data warehousing moderno a prestazioni elevate

Modernizza il tuo data warehouse nel cloud per ottenere livelli di prestazioni e scalabilità senza precedenti. 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, carica i dati in Azure Data Lake Storage, trasformali e puliscili con Azure Databricks e quindi rendili disponibili per la visualizzazione con Azure SQL Data Warehouse.

Scopri di più sul data warehousing moderno in Azure

Sicurezza e conformità leader di settore

  • Sfrutta l'integrazione nativa con Azure Active Directory per il controllo degli accessi in base al ruolo.
  • Crea architetture sicure senza alcun compromesso sulla conformità con reti virtuali configurabili.
  • Nessuna preoccupazione grazie alle autorizzazioni utente con granularità fine per notebook, cluster, processi e dati di Azure Databricks.

Prezzi di Azure Databricks

  • Configura rapidamente i cluster e aumenta o riduci le prestazioni in base alle tue esigenze. Esplora tutte le opzioni per i prezzi di Azure Databricks.

Aziende di tutti i settori si affidano a IoT Edge

Identificazione dei rischi per la sicurezza tramite Deep Learning basato sul cloud

Shell usa Azure, l'intelligenza artificiale e la visione artificiale per proteggere al meglio clienti e dipendenti.

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Shell

Accelerazione delle prestazioni e aumento del risparmio sui costi

Servizio dati: renewables.AI usa Azure e Apache Spark per contribuire alla creazione di un mercato stabile e redditizio per l'energia solare.

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Renewables AI

Abilitazione di una soluzione di analisi end-to-end in Azure

Il fornitore di servizi di logistica LINX Cargo Care Group incentiva l'innovazione a livello aziendale con Azure Databricks.

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LINX Cargo Care Group

Inizia a usare Azure Databricks

Crea un account Azure gratuito per ottenere l'accesso immediato.
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Esplora l'avvio rapido per creare cluster, notebook, tabelle e altro ancora.

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.

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