Azure Databricks

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

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Utilize o IDE RStudio no Azure Databricks para fazer aprendizagem automática à escala

Descrição geral

Acelere as soluções de análise de macrodados e as soluções de inteligência artificial (IA) com o Azure Databricks, um serviço de análise rápido, simples e de colaboração baseado no Apache Spark.

Configure o seu ambiente do Spark em minutos e dimensione automaticamente com rapidez e facilidade. Os cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócio podem colaborar em projetos partilhados numa área de trabalho partilhada. Aplique as suas competências existentes com suporte para Python, Scala, R e SQL, bem como estruturas e bibliotecas de aprendizagem aprofundada, como o TensorFlow, Pytorch e Scikit-learn. A integração nativa no Azure Active Directory (Azure AD) e noutros serviços do Azure permite-lhe criar o seu armazém de dados e aprendizagem automática modernos e soluções de análise em tempo real.

Por quê o Azure Databricks?

Produtivo

Inicie o seu ambiente do Apache Spark em minutos. Faça a integração total noutros serviços do Azure numa área de trabalho interativa.

Escalável

Dimensione os seus projetos de análises e de aprendizagem automática globalmente. Reduza os custos e a complexidade com uma plataforma gerida que aumenta e reduz verticalmente de forma automática.

Fiável

Ajude a proteger os seus dados e o seu negócio com a integração do AD, os controlos baseados em funções e os SLAs de nível empresarial.

Flexível

Crie soluções de aprendizagem automática e de IA com a linguagem e estruturas de aprendizagem aprofundada da sua preferência.

O que vem com o Azure Databricks?

Ambiente do Apache Spark otimizado

Acelere clusters e crie rapidamente num ambiente gerido do Apache Spark. Os clusters são preparados, configurados e otimizados para garantir fiabilidade e desempenho elevados.

Dimensionamento automático e encerramento automático

Reduza os recursos e os custos associados ao dimensionamento manual de clusters ao aumentar e reduzir verticalmente de forma automática conforme as suas necessidades. Encerre automaticamente os clusters inativos para poupar recursos.

Área de trabalho para colaboração

Uma área de trabalho interativa permite aos engenheiros de dados, cientistas de dados e utilizadores empresariais colaborar e comentar em projetos partilhados como equipa.

Otimizado para aprendizagem aprofundada

Crie, eduque e implemente facilmente modelos de IA à escala com clusters compatíveis com GPU. Utilize o runtime para aprendizagem automática que vem pré-instalado e pré-configurado com estruturas e bibliotecas de aprendizagem aprofundada como o TensorFlow, Keras e XGBoost.

Integração nos serviços do Azure

Integre sem esforço numa ampla gama de arquivos e serviços de dados, como o Azure SQL Data Warehouse, o Azure Cosmos DB, o Azure Data Lake Storage, os Hubs de Eventos do Azure e o Azure Data Factory. Ative o início de sessão único com o Azure AD para desbloquear controlos baseados em funções.

Suporte para várias linguagens e bibliotecas

O Azure Databricks suporta linguagens como o Python, Scala, R e SQL para que possa utilizar as suas competências existentes para começar a criar. Utilize um conjunto abrangente de tecnologias de análise, incluindo SQL, Streaming, MLlib e GraphX, para visar qualquer quantidade de dados ou projetos de todos os tamanhos.

Análise e Aprendizagem Automática com o Azure Databricks

Passo 1 de 6

Iniciar a área de trabalho

Navegue para o Azure Databricks no portal do Azure. Em seguida, inicie sessão através do início de sessão único com o Azure AD.

Passo 2 de 6

Acelerar clusters

Crie um novo cluster, configure-o como quiser e acelere-o com um só clique. A funcionalidade de dimensionamento automático faz que com dimensionar clusters seja um processo simples e rápido. Também ajuda a reduzir os recursos e os custos associados ao dimensionamento manual.

Passo 3 de 6

Colaborar com blocos de notas

Crie definições de permissões personalizadas para engenheiros de dados, cientistas de dados e utilizadores empresariais para que cada contribuidor possa colaborar em direto e comentar em projetos partilhados com base no nível de acesso individual.

Passo 4 de 6

Explorar dados

Os blocos de notas suportam a maior parte das linguagens de dados como SQL, Python, Scala e R. Os engenheiros e cientistas de dados podem montar o armazenamento facilmente e utilizar os resultados para criar modelos de aprendizagem automática. Os utilizadores empresariais podem ver os dados em apresentações de dados em direto e de leitura fácil.

Passo 5 de 6

Criar modelos de ciência de dados

Crie, eduque e implemente modelos de IA à escala com a linguagem da sua preferência.

Passo 6 de 6

Agendar tarefas

Execute blocos de notas como tarefas em apenas alguns minutos. Escolha entre bibliotecas existentes de transmissão em fluxo ou de aprendizagem automática. Agende tarefas atempadamente para que sejam executadas automaticamente e monitorize o seu desempenho.

O que pode fazer com o Azure Databricks

Armazém de dados moderno

Reúna facilmente todos os seus dados a qualquer escala e obtenha informações através de dashboards de análise, relatórios operacionais e análises avançadas para todos os seus utilizadores com um armazém de dados moderno.

Análise avançada de macrodados

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

Análises em tempo real

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

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Acelere a inovação orientada por dados com o Azure Databricks