Análise de Big Data e IA com Apache Spark otimizado
Descubra insights de todos os seus dados e crie soluções de IA (inteligência artificial) com o Azure Databricks, configure seu ambiente do Apache Spark™ em minutos, faça dimensionamento automático e colabore em projetos compartilhados em um workspace interativo. O Azure Databricks é compatível com Python, Scala, R, Java e SQL, além de estruturas de ciência de dados e bibliotecas, incluindo TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.
O Apache Spark™ é uma marca da Apache Software Foundation.
Engenharia de dados confiável
Processamento de dados em larga escala para cargas de trabalho de streaming e de lote.
Análise para todos os dados
Habilite a análise para os dados mais completos e recentes.
Ciência de dados colaborativa
Simplifique e acelere a ciência de dados em conjuntos de dados de grande volume.
Desbloqueado por rooting em software livre
Ambiente do Apache Spark rápido e otimizado.
Comece rapidamente com um ambiente do Apache Spark otimizado
Aumente a produtividade com um workspace compartilhado e linguagens comuns
Impulsione o aprendizado de máquina em Big Data
Obtenha data warehouse moderno e de alto desempenho
Principais funcionalidades do serviço
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Mecanismo otimizado do Spark
Processamento de dados simples na infraestrutura de dimensionamento automático, alimentado pelo Apache Spark™ altamente otimizado, resultando em ganhos de desempenho de até 50 vezes.
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Tempo de execução de aprendizado de máquina
Acesso com um clique a ambientes de aprendizado de máquina pré-configurados para aprendizado de máquina otimizado com estruturas populares e de última geração, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.
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MLflow
Acompanhe e compartilhe experimentos, reproduza execuções e gerencie modelos de maneira colaborativa de um repositório central.
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Escolha de linguagem
Use sua linguagem preferida, incluindo Python, Scala, R, Spark SQL e .NET, quer você use recursos de computação sem servidor ou provisionados.
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Notebooks colaborativos
Acesse e explore rapidamente dados, encontre e compartilhe novas informações e crie modelos de maneira colaborativa com as linguagens e ferramentas de sua escolha.
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Delta Lake
Traga confiabilidade de dados e escalabilidade para seu data lake existente com uma camada de armazenamento transacional de software livre projetada para o ciclo de vida de dados completo.
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Integrações nativas com serviços do Azure
Conclua sua solução de análise e aprendizado de máquina de ponta a ponta com integração profunda aos serviços do Azure, como Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Machine Learning e Power BI.
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Workspaces interativos
Habilite uma colaboração contínua entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócios.
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Segurança de nível empresarial
A segurança nativa que não requer esforço protege seus dados onde eles estão e cria workspaces de análise, privados, isolados e em conformidade em milhares de usuários e conjuntos de dados.
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Pronto para produção
Execute e escale suas cargas de trabalho de dados críticas com uma plataforma de dados confiável, com integrações de ecossistema para CI/CD e monitoramento.
Saiba mais por meio dos exemplos de arquitetura da solução
Ciência de dados e aprendizado de máquina com o Azure Databricks
Obtenha facilmente insights de dados de streaming ao vivo. Capture dados continuamente de qualquer dispositivo IoT ou logs de sequência de cliques do site e processe-os em tempo quase real.
Arquitetura de análise moderna com o Azure Databricks
Transforme seus dados em insights acionáveis usando as melhores ferramentas de aprendizado de máquina da categoria. Essa arquitetura permite combinar dados em qualquer escala e criar e implantar modelos de aprendizado de máquina personalizados em escala.
Pipelines de ingestão, de ETL e de processamento de fluxos com o Azure Databricks
Acelere e gerencie o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta com o Azure Databricks, o MLflow e o Azure Machine Learning para criar, compartilhar, implantar e gerenciar aplicativos de aprendizado de máquina.
Segurança e conformidade abrangentes, internas
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A Microsoft investe mais de USD$ 1 bilhão por ano em pesquisa e desenvolvimento de segurança cibernética.
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Empregamos mais de 3.500 especialistas em segurança totalmente dedicados à privacidade e à segurança de dados.
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O Azure tem mais certificações do que qualquer outro provedor de nuvem. Confira a lista completa.
Saiba mais sobre os produtos e os serviços do Azure Databricks
Azure Data Factory
Serviço de integração híbrida de dados que simplifica o ETL em escala.
Azure Data Lake Storage Gen 2
Funcionalidade de data lake segura e amplamente escalonável criada no Armazenamento de Blobs do Azure.
Azure Machine Learning
Serviço de aprendizado de máquina de nível corporativo para criar e implantar modelos mais rapidamente.
Power BI
Adicione relatórios interativos e analíticos aos seus aplicativos.
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Preços do Azure Databricks
Acelere clusters e escale ou reduza de forma automática com base em suas necessidades de uso. Explore todas as opções de preço do Azure Databricks.
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Experimente gratuitamente. Obtenha um crédito de USD$ 200 para usar em 30 dias. Enquanto você tem seu crédito, obtenha valores gratuitos de muitos dos nossos serviços mais populares, além de valores gratuitos de mais de 55 outros serviços que são sempre gratuitos.
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Suporte do Azure e da comunidade
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Laboratórios e modelos populares
Descubra laboratórios individuais e modelos de início rápido para configurações comuns feitos pela Microsoft e pela comunidade.
Explore os recursos do Azure Databricks
Perguntas frequentes sobre o Azure Databricks
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O SLA do Azure Databricks garante 99,95% de disponibilidade.
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Uma unidade do Databricks, ou DBU, é uma unidade de capacidade de processamento por hora, cobrada por uso por segundo.
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A carga de trabalho de engenharia de dados é um trabalho que inicia e termina automaticamente o cluster no qual é executada. Por exemplo, uma carga de trabalho pode ser disparada pelo agendador de trabalhos do Azure Databricks, que inicia um cluster Apache Spark exclusivamente para o trabalho e termina o cluster automaticamente após a conclusão do trabalho.
A carga de trabalho da análise de dados não é automatizada. Por exemplo, comandos nos notebooks do Azure Databricks são executados nos clusters do Apache Spark até que sejam terminados manualmente. Diversos usuários podem compartilhar um cluster para analisá-lo de forma colaborativa.