Azure Databricks

Serviço de análise rápido, simples e de colaboração baseado no Apache SparkTM

Análise de macrodados e IA com o Apache Spark otimizado

Desvende informações de todos os seus dados e crie soluções de inteligência artificial (IA) com o Azure Databricks, configure o ambiente do Apache Spark™ em poucos minutos, faça o dimensionamento automático e colabore em projetos partilhados numa área de trabalho interativa. O Azure Databricks suporta Python, Scala, R, Java e SQL, bem como bibliotecas e arquiteturas de ciência de dados, incluindo TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.

Apache Spark™ é uma marca registada da Apache Software Foundation.

Engenharia de dados fiável

Processamento de dados em larga escala para cargas de trabalho em lote e de transmissão em fluxo

Análise para todos os seus dados

Ative a análise para obter os dados mais completos e recentes

Ciência de dados colaborativa

Simplifique e acelere a ciência de dados em conjuntos de dados grandes

Desbloqueado por rooting em open source

Ambiente do Apache Spark rápido e otimizado

Começar rapidamente com um ambiente do Apache Spark otimizado

O Azure Databricks fornece as versões mais recentes do Apache Spark e permite a integração com bibliotecas open source de forma harmoniosa. Inicie os clusters e crie rapidamente num ambiente do Apache Spark totalmente gerido com a escala e disponibilidade globais do Azure. Os clusters são preparados, configurados e otimizados de modo a garantir fiabilidade e desempenho sem ser necessário monitorizar. Tire partido do dimensionamento e término automáticos para melhorar o custo total de posse (TCO).

Ler a documentação do Azure Databricks

Aumentar a produtividade com uma área de trabalho partilhada e linguagens comuns

Colabore eficazmente em projetos partilhados com a experiência interativa de área de trabalho e bloco de notas, quer seja um engenheiro de dados, um cientista de dados ou um analista de negócio. Compile com a sua linguagem preferida, incluindo Python, Scala, R e SQL. Controle facilmente a versão dos blocos de notas com o GitHub e o Azure DevOps.

Saber como criar uma área de trabalho do Azure Databricks

Reforçar a aprendizagem automática com base em macrodados

Aceda a capacidades avançadas de machine learning automatizado com o Azure Machine Learning integrado para identificar rapidamente algoritmos e hiperparâmetros adequados. Simplifique a gestão, monitorização e atualização de modelos de machine learning implementados da cloud para o edge. O Azure Machine Learning também fornece um registo central para as suas experimentações, pipelines de aprendizagem automática e modelos.

Ver um webinar sobre o Azure Databricks e o Azure Machine Learning

Obter armazenamento de dados moderno de elevado desempenho

Combine dados independentemente da respetiva escala e obtenha informações através de dashboards de análise e relatórios operacionais. Automatize o movimento de dados com o Azure Data Factory, carregue dados no Azure Data Lake Storage, transforme-os e limpe-os com o Azure Databricks, e disponibilize-os para análise com o Azure Synapse Analytics. Modernize o seu armazém de dados na cloud para níveis de desempenho e escalabilidade incomparáveis.

Saiba mais sobre análise à escala da cloud no Azure

Principais capacidades do serviço

Motor Spark otimizado

O processamento de dados simples numa infraestrutura de dimensionamento automático, com tecnologia Apache Spark™ altamente otimizada para ganhos de desempenho até 50x.

Runtime de machine learning

Acesso de um clique a ambientes de machine learning pré-configurados para machine learning aumentado com arquiteturas modernas e populares, tais como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

MLflow

Monitorize e partilhe experiências, reproduza execuções e faça a gestão de modelos colaborativamente a partir de um repositório central.

Escolha da linguagem

Utilize a sua linguagem preferida, incluindo Python, Scala, R, Spark SQL e .Net, quer utilize recursos de computação sem servidor ou aprovisionados.

Blocos de notas colaborativos

Aceda e explore rapidamente os dados, encontre e partilhe novas informações e crie modelos colaborativamente com as linguagens e ferramentas da sua escolha.

Delta lake

Traga a fiabilidade e a escalabilidade dos dados para o seu data lake existente com uma camada de armazenamento transacional open source concebida para o ciclo de vida completo dos dados.

Integrações nativas com os serviços do Azure

Complete a sua solução de análise e machine learning com uma integração profunda com os serviços do Azure, tais como Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Machine Learning e Power BI.

Áreas de trabalho interativas

Permita uma colaboração simples entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócio.

Segurança de nível empresarial

A segurança nativa sem esforço protege os seus dados onde residem e cria áreas de trabalho de análise compatíveis, privadas e isoladas em milhares de utilizadores e conjuntos de dados.

Pronta para produção

Execute e dimensione as suas cargas de trabalho de dados mais fundamentais para a atividade com confiança numa plataforma de dados fidedigna, com integrações de ecossistemas para CI/CD e monitorização.

Saiba mais a partir de exemplos de arquitetura de soluções

Análise em tempo real numa arquitetura de macrodados

Obtenha facilmente informações a partir de dados de transmissão em fluxo em direto. Capture dados continuamente a partir de qualquer dispositivo IoT ou de registos de clickstreams de sites e processe-os quase em tempo real.

Arquitetura de análise avançada

Transforme os seus dados em informações acionáveis com as melhores ferramentas de aprendizagem automática. Esta arquitetura permite-lhe combinar quaisquer dados em qualquer escala, bem como criar e implementar modelos de aprendizagem automática personalizada em escala.

Gestão do ciclo de vida de machine learning

Acelere e faça a gestão do seu ciclo de vida de machine learning completo com o Azure Databricks, MLflow e Azure Machine Learning para criar, partilhar, implementar e gerir aplicações de machine learning.

A segurança e a privacidade de dados não são negociáveis

  • Proteja, monitorize e faça a gestão das suas soluções de dados e análise com uma vasta variedade de funcionalidades de segurança e conformidade líderes do setor.

  • Utilize o início de sessão único e a integração do Azure Active Directory para permitir que os profissionais de dados invistam mais tempo na deteção de informações.

  • O Azure tem mais certificações do que qualquer outro fornecedor de cloud. Veja uma lista completa.

Saiba mais sobre os produtos e serviços do Azure Databricks

Preços do Azure Databricks

Com a confiança de empresas de todas as indústrias

Identificar riscos de segurança através da aprendizagem profunda com base na cloud

A shell utiliza o Azure, a IE e a visão de máquina para proteger os clientes e empregados de forma mais eficiente.

Leia a história

Shell

Acelerar o desempenho e aumentar a redução de custos

O serviço de dados renewablesAI utiliza o Azure e o Apache Spark para ajudar a criar um mercado de energia solar estável e rentável.

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Renewables AI

Possibilitar uma solução de análise ponto a ponto no Azure

O fornecedor de serviços de logística LINX Cargo Care Group impulsiona a inovação em toda a empresa através da utilização do Azure Databricks.

Leia a história

LINX Cargo Care Group

Introdução ao Azure Databricks

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Explore o início rápido para criar um cluster, um bloco de notas, uma tabela e muito mais.

Comunidade e suporte do Azure

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Laboratórios e modelos populares

Descubra laboratórios personalizados e modelos de início rápido populares de configurações comuns da autoria da Microsoft e da comunidade.

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Perguntas mais frequentes sobre o Azure Databricks

  • O SLA do Azure Databricks garante 99,95% de disponibilidade.
  • Uma unidade do Databricks (DBU) é uma unidade de capacidade de processamento por hora, cobrada com base na utilização por segundo.
  • A carga de trabalho da engenharia de dados é uma tarefa que inicia e termina automaticamente o cluster em que é executada. Por exemplo, uma carga de trabalho pode ser acionada pelo programador de tarefas do Azure Databricks, que inicia um cluster do Apache Spark unicamente para a tarefa e termina o cluster automaticamente após a conclusão da tarefa.
    A carga de trabalho da análise de dados não é automatizada. Por exemplo, os comandos nos blocos de notas do Azure Databricks são executados em clusters do Apache Spark até serem terminados manualmente. Um cluster pode ser partilhado por vários utilizadores, que podem analisá-lo em conjunto.

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