IA e análise de macrodados com o Apache Spark otimizado
Desbloqueie 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 grande escala para cargas de trabalho em lote e de transmissão.
Análise de 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 de grandes dimensões.
Desbloqueado por rooting em open source
Ambiente do Apache Spark rápido e otimizado.
Comece rapidamente com um ambiente do Apache Spark otimizado
O Azure Databricks fornece as versões mais recentes do Apache Spark e permite uma integração simples com bibliotecas open source. 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 necessidade de monitorização. Tire partido do dimensionamento e terminação automáticos para melhorar o custo total de posse (TCO).
Aumente a produtividade com uma área de trabalho partilhada e linguagens comuns
Colabore de forma eficaz numa plataforma aberta e unificada para executar todos os tipos de cargas de trabalho de análise, quer seja cientista de dados, engenheiro de dados ou analista de negócios. Crie com a linguagem que preferir, incluindo Python, Scala, R e SQL. Controle facilmente a versão dos blocos de notas com o GitHub e o Azure DevOps.
Reforce a aprendizagem automática com base em macrodados
Aceda a funcionalidades avançadas de aprendizagem automática com o Azure Machine Learning integrado para identificar rapidamente algoritmos e hiperparâmetros adequados. Simplifique a gestão, monitorização e atualização de modelos de aprendizagem automática implementados da nuvem para o edge. O Azure Machine Learning também fornece um registo central para as suas experimentações, pipelines de aprendizagem automática e modelos.
Obtenha armazenamento de dados moderno de elevado desempenho
Combine dados independentemente da 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 nuvem para níveis de desempenho e escalabilidade incomparáveis.
Principais funcionalidades do serviço
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Motor Spark otimizado
Processamento de dados simples numa infraestrutura de dimensionamento automático com tecnologia Apache Spark™ otimizada para um desempenho 50 vezes melhor.
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Runtime da aprendizagem automática
Acesso de um clique a ambientes pré-configurados para aprendizagem automática melhorada com arquiteturas modernas e populares, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.
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MLflow
Monitorize e partilhe experiências, reproduza execuções e faça a gestão de modelos de forma colaborativa a partir de um repositório central.
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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.
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Blocos de notas colaborativos
Aceda e explore rapidamente dados, encontre e partilhe novas informações e crie modelos de forma colaborativa com as linguagens e ferramentas que preferir.
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Delta lake
Inclua a fiabilidade e a escalabilidade de dados no seu data lake existente com uma camada de armazenamento transacional open source concebida para o ciclo de vida completo dos dados.
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Integrações nativas com os serviços do Azure
Complete a sua solução de análise e aprendizagem automática com uma integração profunda com os serviços do Azure, como o Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Machine Learning e Power BI.
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Áreas de trabalho interativas
Permita uma colaboração simples entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócios.
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Segurança de nível empresarial
A segurança nativa simples protege os seus dados no respetivo local e cria áreas de trabalho de análise conformes, privadas e isoladas em milhares de utilizadores e conjuntos de dados.
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Preparado para produção
Execute e dimensione as suas cargas de trabalho de dados mais importantes com confiança numa plataforma de dados fidedigna com integrações de ecossistemas para CI/CD e monitorização.
Saiba mais com exemplos de arquitetura de soluções
Ciência de dados e aprendizagem automática com o Azure Databricks
Obtenha facilmente informações a partir de dados de transmissões em direto. Capture dados de forma contínua a partir de qualquer dispositivo IoT ou de registos de clickstreams de sites e processe-os praticamente em tempo real.
Arquitetura de análise moderna com o Azure Databricks
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.
Pipelines de ingestão, ETL e processamento de fluxos com o Azure Databricks
Acelere e faça a gestão do seu ciclo de vida de aprendizagem automática completo com o Azure Databricks, MLflow e Azure Machine Learning para criar, partilhar, implementar e gerir aplicações de aprendizagem automática.
Segurança e conformidade abrangentes e incorporadas
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A Microsoft investe mais de mil milhões de USD anualmente em investigação e desenvolvimento da cibersegurança.
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Empregamos mais de 3500 peritos em segurança dedicados à segurança e privacidade dos dados.
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O Azure tem mais certificações do que qualquer outro fornecedor de serviços em nuvem. Veja a lista completa.
Saiba mais sobre os produtos e serviços do Azure Databricks
Azure Data Factory
Serviço de integração de dados híbrido que simplifica o ETL em escala.
Azure Data Lake Storage Gen 2
Funcionalidade do data lake segura e dimensionável incorporada no Armazenamento de Blobs do Azure.
Azure Machine Learning
Serviço de aprendizagem automática de nível empresarial para criar e implementar modelos mais rapidamente.
Power BI
Adicione análises e relatórios interativos às suas aplicações.
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Preços do Azure Databricks
Inicie rapidamente clusters e faça o dimensionamento automático, consoante as suas necessidades de utilização. Explorar todas as opções de preços do Azure Databricks.
Começar a utilizar uma conta gratuita do Azure
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Após o crédito, mude para pay as you go para continuar a criar com os mesmos serviços gratuitos. Só paga se utilizar mais do que os serviços mensais gratuitos.
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Comunidade e suporte do Azure
Faça perguntas e obtenha suporte dos engenheiros da Microsoft e dos especialistas da comunidade do Azure no Fórum do MSDN e no Stack Overflow ou contacte o suporte do Azure.
Laboratórios e modelos populares
Descubra laboratórios personalizados e modelos de início rápido populares de configurações comuns criados pela Microsoft e pela comunidade.
Explorar recursos do Azure Databricks
Perguntas mais 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 (DBU) é uma unidade de capacidade de processamento por hora faturada com base na utilização por segundo.
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Uma carga de trabalho de 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 agendador de tarefas do Azure Databricks, que inicia um cluster do Apache Spark apenas para a tarefa e termina o cluster automaticamente após conclusão da mesma.
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. Vários utilizadores podem partilhar um cluster para analisá-lo em conjunto.