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Azure Databricks

Servizio di analisi veloce e collaborativo basato su Apache Spark

Versione di valutazione gratuita di 14 giorni - Include unità gratuite di Databricks

Panoramica

Accelera le soluzioni di analisi per Big Data e le soluzioni di intelligenza artificiale con Azure Databricks, un servizio di analisi veloce, facile da usare e collaborativo basato su Apache Spark.

Configura il tuo ambiente Spark in pochi minuti e ridimensionalo automaticamente in modo semplice e rapido. Data scientist, data engineer e business analyst possono collaborare a progetti condivisi in un'area di lavoro interattiva. Applica le tue competenze esistenti con supporto per Python, Scala, R e SQL, oltre a framework per Deep Learning e librerie come TensorFlow, Pytorch e Scikit-learn. L'integrazione nativa con Azure Active Directory (Azure AD) e altri servizi di Azure ti permette di creare soluzioni moderne per data warehouse, Machine Learning e analisi in tempo reale.

Quali vantaggi offre Azure Databricks?

Produttività

Avvia il tuo nuovo ambiente Apache Spark in pochi minuti. Integrazione senza problemi con altri servizi di Azure in un'area di lavoro interattiva.

Scalabile

Ridimensiona a livello globale i tuoi progetti di analisi e di Machine Learning. Riduci i costi e la complessità con una piattaforma gestita e abilitata per il ridimensionamento automatico.

Attendibilità

Contribuisci alla protezione dei tuoi dati e del tuo business con l'integrazione con Azure AD, i controlli di accesso in base al ruolo e i contratti di servizio di livello aziendale.

Flessibile

Crea soluzioni per Machine Learning e intelligenza artificiale con il tuo linguaggio e i tuoi framework per Deep Learning preferiti.

Quali funzionalità sono incluse in Azure Databricks?

Ambiente Apache Spark ottimizzato

Crea cluster e compilali rapidamente in un ambiente Apache Spark gestito. I cluster vengono installati, configurati e ottimizzati per garantire affidabilità e prestazioni elevate.

Ridimensionamento e terminazione automatici

Riduci le risorse e i costi associati al ridimensionamento manuale dei cluster tramite il ridimensionamento automatico in base alle tue esigenze. Termina automaticamente i tuoi cluster inattivi per risparmiare risorse.

Area di lavoro collaborativa

Un'area di lavoro interattiva permette a data engineer, data scientist e utenti aziendali di collaborare e commentare i progetti condivisi come team.

Ottimizzato per Deep Learning

Crea, esegui il training e distribuisci con facilità modelli di intelligenza artificiale su larga scala con i cluster abilitati per GPU. Usa il runtime per Machine Learning preinstallato e preconfigurato con framework per Deep Learning e librerie come TensorFlow, Keras e XGBoost.

Integrazione con i servizi di Azure

Ottieni con facilità l'integrazione con una vasta gamma di archivi dati e di servizi, come Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Hub eventi di Azure e Azure Data Factory. Abilita l'accesso Single Sign-On con Azure AD per sbloccare i controlli dell'accesso in base al ruolo.

Supporto per più linguaggi e librerie

Azure Databricks supporta linguaggi quali Python, Scala, R e SQL, quindi puoi usare le tue competenze esistenti per iniziare subito a creare. Gestisci dati o progetti di qualsiasi dimensione con un set completo di tecnologie di analisi, tra cui SQL, Streaming, MLlib e GraphX.

Analisi e Machine Learning con Azure Databricks

Passaggio 1 di 6

Avvia l'area di lavoro

Passa ad Azure Databricks nel portale di Azure. Accedi quindi usando la modalità Single Sign-On con Azure AD.

Passaggio 2 di 6

Crea cluster

Crea un nuovo cluster, configuralo come preferisci e rendilo operativo con un solo clic. La funzionalità di ridimensionamento automatico rende semplice e veloce il ridimensionamento dei cluster. Riduce anche le risorse e i costi associati al ridimensionamento manuale.

Passaggio 3 di 6

Collabora con Notebooks

Crea impostazioni personalizzate per le autorizzazioni per data engineer, data scientist e utenti aziendali, in modo che ogni collaboratore possa contribuire live e commentare i progetti condivisi in base al rispettivo livello di accesso.

Passaggio 4 di 6

Esplorazione dei dati

Notebooks supporta la maggior parte dei linguaggi di dati come SQL, Python, Scala e R. I data engineer e i data scientist possono montare con facilità l'archivio e possono usare i risultati per creare modelli di Machine Learning. Gli utenti aziendali possono visualizzare i dati in visualizzazioni di dati live facili da leggere.

Passaggio 5 di 6

Crea modelli di data science

Crea, esegui il training e distribuisci modelli di intelligenza artificiale su larga scala usando il tuo linguaggio preferito.

Passaggio 6 di 6

Pianifica i processi

Esegui i notebook come processi in pochi minuti. Scegli dalle librerie di streaming o di Machine Learning esistenti. Pianifica in anticipo i processi per l'esecuzione automatica e monitorane le prestazioni.

Possibilità offerte da Azure Databricks

Data warehouse moderno

Puoi combinare facilmente tutti i tuoi dati su qualsiasi scala e ottenere informazioni dettagliate tramite dashboard di analisi, report operativi e analisi avanzate per tutti i tuoi utenti con un data warehouse moderno.

Analisi avanzata su Big Data

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 Machine Learning personalizzati.

Analisi in tempo reale

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

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