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Azure Databricks

Desenvolva IA com análise baseada em Apache Spark™.

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.

Ingestão e orquestração com o Azure Data Factory. Prepare, transforme e enriqueça com Azure Databricks. Ofereça serviços com o Azure Synapse Analytics. Armazene com o Azure Data Lake Storage. Visualize com o Power BI.

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

O Azure Databricks fornece as últimas versões do Apache Spark e permite a integração fácil com bibliotecas de código aberto. Acelere clusters e crie rapidamente em um ambiente do Apache Spark totalmente gerenciado com a escala global e a disponibilidade do Azure. Os clusters são definidos, configurados e ajustados para garantir confiabilidade e desempenho sem necessidade de monitoramento. Aproveite o dimensionamento e o término automáticos para aprimorar o TCO (custo total de propriedade).

Um usuário criando um novo cluster no Azure Databricks.
Introdução ao Apache Spark no Azure Databricks

Aumente a produtividade com um workspace compartilhado e linguagens comuns

Colabore com eficiência em uma plataforma aberta e unificada para executar todos os tipos de cargas de trabalho de análise, seja você um cientista de dados, um engenheiro de dados ou um analista de negócios. Crie com a linguagem de sua escolha, incluindo Python, Scala, R e SQL. Obtenha controle de versão fácil de notebooks com o GitHub e o Azure DevOps.

Impulsione o aprendizado de máquina em Big Data

Acesse as funcionalidades avançadas de aprendizado de máquina automatizado usando o Azure Machine Learning integrado para identificar rapidamente os algoritmos e os hiperparâmetros adequados. Simplifique o gerenciamento, o monitoramento e a atualização de modelos de aprendizado de máquina implantados da nuvem à borda. O Azure Machine Learning também fornece um registro central para seus experimentos, pipelines de aprendizado de máquina e modelos.

Um workspace intitulado Modelo de ML com Scikit-Learn no Azure Databricks
Uma previsão de demanda de colocação em escala no Azure Databricks.

Obtenha data warehouse moderno e de alto desempenho

Combine dados em qualquer escala e obtenha insights por meio de painéis analíticos e relatórios operacionais. Automatize a movimentação de dados usando o Azure Data Factory, depois carregue dados no Azure Data Lake Storage, transforme-os e limpe-os com o Azure Databricks e torne-os disponíveis para análise com o Azure Synapse Analytics. Modernize seu data warehouse na nuvem para níveis incomparáveis de desempenho e escalabilidade.

Principais funcionalidades do serviço

  • a

    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.

  • a

    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.

  • a

    MLflow

    Acompanhe e compartilhe experimentos, reproduza execuções e gerencie modelos de maneira colaborativa de um repositório central.

  • c

    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.

  • c

    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.

  • c

    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.

  • v

    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.

  • spar

    Workspaces interativos

    Habilite uma colaboração contínua entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócios.

  • d

    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.

  • s

    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

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.

Comece a usar a conta gratuita do Azure

1

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.

2

Após seu crédito, mova para pré-pago para continuar a construir com os mesmos serviços gratuitos. Pague apenas pelo que você usar além das suas quantidades mensais gratuitas.

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Após 12 meses, você continuará a receber mais de 55 serviços sempre gratuitos – e pagará apenas pelo que usar além de seus valores mensais gratuitos.

Suporte do Azure e da comunidade

Faça perguntas e obtenha suporte dos engenheiros da Microsoft e dos especialistas da comunidade do Azure no Fórum do MSDN e Stack Overflow, ou contate o suporte do Azure.

Laboratórios e modelos populares

Descubra laboratórios individuais e modelos de início rápido para configurações comuns feitos pela Microsoft e pela comunidade.

Perguntas frequentes sobre o Azure Databricks

  • O SLA do Azure Databricks garante 99,95% de disponibilidade.

  • Uma unidade do Databricks, ou DBU, é uma unidade de capacidade de processamento por hora, cobrada por uso por segundo.

  • 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.

Estamos prontos para começar, vamos configurar sua conta gratuita do Azure