Azure Databricks

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

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.

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.

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 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.

Guarda un webinar su Azure Databricks e Azure Machine Learning

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.

Ottieni informazioni sulle analisi su scala cloud in Azure

Funzionalità essenziali per i servizi

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.

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.

MLflow

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

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.

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.

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.

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.

Area di lavoro interattive

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

Sicurezza di livello 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.

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

Analisi in tempo reale sull'architettura dei Big Data

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 avanzata

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.

Gestione del ciclo di vita di Machine Learning

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.

La sicurezza e la privacy dei dati sono irrinunciabili

  • Proteggi, monitora e gestisci le soluzioni dati e di analisi con un'ampia gamma di funzionalità di sicurezza e conformità leader del settore.

  • Usa l'accesso Single Sign-On e l'integrazione di Azure Active Directory per permettere ai professionisti di dedicare più tempo all'individuazione di informazioni dettagliate.

  • Azure ha ottenuto più certificazioni di qualsiasi altro provider di servizi cloud. Visualizza un elenco completo.

Scopri di più su prodotti e servizi di Azure Databricks

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

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Community e supporto tecnico di Azure

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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.

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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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