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Azure Databricks

Serviço de análise rápida, fácil e colaborativa, baseado no Apache Spark

Avaliação de 14 dias – inclui unidades gratuitas do Databricks

Visão geral

Acelere as soluções de IA (inteligência artificial) e de análise de Big Data com o Azure Databricks, um serviço de análise rápida, fácil e colaborativa baseado no Apache Spark.

Configure seu ambiente do Spark em minutos e dimensione automaticamente de maneira rápida e fácil. Cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócios podem colaborar em projetos compartilhados em um espaço de trabalho interativo. Aplique suas habilidades existentes com suporte para Python, Scala, R e SQL, além de bibliotecas e estruturas de aprendizado profundo como TensorFlow, Pytorch e Scikit-learn. A integração nativa com o Azure AD (Azure Active Directory) e com outros serviços do Azure permite que você crie suas modernas soluções de análise em tempo real e de aprendizado de máquina e data warehouse.

Por que o Azure Databricks?

Produtivo

Inicie seu novo ambiente do Apache Spark em minutos. Integre-se de forma contínua com outros serviços do Azure em um espaço de trabalho interativo.

Escalonável

Dimensione globalmente seus projetos de aprendizado de máquina e de análise. Reduza o custo e a complexidade com uma plataforma gerenciada que é reduzida e expandida automaticamente.

Confiável

Ajude a proteger seus dados e negócios com a integração do Azure AD, com controles baseados em função e com SLAs de nível empresarial.

Flexível

Crie soluções de IA e de aprendizado de máquina com sua opção de linguagem e estruturas de aprendizado aprofundado.

O que vem com o Azure Databricks?

Ambiente do Apache Spark otimizado

Inicie clusters e crie rapidamente em um ambiente gerenciado do Apache Spark. Os clusters são configurados e ajustados para garantir alta confiabilidade e desempenho.

Dimensionamento e encerramento automáticos

Reduza recursos e custos associados ao dimensionamento manual de clusters por meio da expansão e da redução automáticas de suas necessidades. Encerre automaticamente seus clusters inativos para poupar recursos.

Espaço de trabalho colaborativo

Um espaço de trabalho interativo permite que engenheiros de dados, cientistas de dados e usuários de negócios colaborem e comentem sobre projetos compartilhados como equipe.

Otimizado para aprendizado profundo

Crie, treine e implante com facilidade modelos de IA em escala usando clusters habilitados para GPU. Use o tempo de execução para aprendizado de máquina que vem pré-instalado e pré-configurado com estruturas de aprendizado profundo e bibliotecas como TensorFlow, Keras e XGBoost.

Integração com os serviços do Azure

Integre-se facilmente a uma ampla variedade de armazenamentos de dados e serviços como o SQL Data Warehouse do Azure, o Azure Cosmos DB, o Azure Data Lake Storage, os Hubs de Eventos do Azure e o Azure Data Factory. Habilite o logon único com o Azure AD para desbloquear controles baseados em função.

Suporte a várias linguagens e bibliotecas

O Azure Databricks é compatível com linguagens como Python, Scala, R e SQL para poder usar suas habilidades existentes para começar a criar. Direcione qualquer quantidade de dados ou tamanho de projeto usando um conjunto abrangente de tecnologias de análise incluindo SQL, Streaming, MLlib e GraphX.

Análise e aprendizado de máquina com o Azure Databricks

Etapa 1 de 6

Inicie o espaço de trabalho

Navegue até o Azure Databricks no portal do Azure. Em seguida, faça logon usando o logon único com o Azure AD.

Etapa 2 de 6

Inicie clusters

Crie um novo cluster, configure-o como desejar e inicie com um clique. O recurso de dimensionamento automático torna o dimensionamento de clusters rápido e fácil. Ele também ajuda a reduzir recursos e custos associados ao dimensionamento manual.

Etapa 3 de 6

Colaborar com blocos de anotações

Crie configurações de permissão personalizadas para engenheiros de dados, cientistas de dados e usuários de negócios para cada colaborador poder colaborar em tempo real e comentar sobre projetos compartilhados com base no nível de acesso individual.

Etapa 4 de 6

Explorar dados

Os blocos de anotações são compatíveis com a maioria das linguagens de dados como SQL, Python, Scala e R. Os engenheiros e cientistas de dados podem montar facilmente o armazenamento e usar as constatações para criar modelos de aprendizado de máquina. Os usuários de negócios podem ver dados em exibições de dados dinâmicas e fáceis de ler.

Etapa 5 de 6

Criar modelos de ciência de dados

Crie, treine e implante modelos de IA em escala usando a linguagem de sua escolha.

Etapa 6 de 6

Agendar trabalhos

Execute blocos de anotações como trabalhos em poucos minutos. Escolha entre streamings ou bibliotecas de aprendizado de máquina existentes. Agende trabalhos antecipadamente para serem executados automaticamente e monitore seu desempenho.

O que você pode fazer com o Azure Databricks

Data warehouse moderno

Reúna com facilidade todos os dados em qualquer escala e obtenha insights por meio de painéis analíticos, relatórios operacionais e análises avançadas para todos os usuários com um data warehouse moderno.

Análise avançada em Big Data

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.

Análise em tempo real

Obtenha facilmente insights de dados de streaming. Capture dados continuamente de qualquer fonte de streaming ou logs de sequência de cliques do site e processe-os quase em tempo real.

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