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Azure Databricks

Crie IA com análise baseada no Apache Spark™.

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.

Trate da ingestão e orquestração com o Azure Data Factory. Prepare, transforme e melhore com o Azure Databricks. Trabalhe com o Azure Synapse Analytics. Armazene com o Azure Data Lake Storage. Visualize com o Power BI.

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).

Um utilizador a criar um novo cluster no Azure Databricks.
Introdução ao Apache Spark no Azure Databricks

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.

Uma área de trabalho intitulada ML Model (modelo de aprendizagem automática) com o Scikit-learn no Azure Databricks
Uma previsão de pedidos de dimensionamento no Azure Databricks.

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

  • a

    Motor Spark otimizado

    Processamento de dados simples numa infraestrutura de dimensionamento automático com tecnologia Apache Spark™ otimizada para um desempenho 50 vezes melhor.

  • a

    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.

  • a

    MLflow

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

  • c

    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.

  • c

    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.

  • c

    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.

  • v

    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.

  • spar

    Áreas de trabalho interativas

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

  • d

    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.

  • s

    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

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.

Começar a utilizar uma conta gratuita do Azure

1

Começar gratuitamente. Obtenha 200 USD em crédito para utilizar em 30 dias. Enquanto tiver crédito, pode obter muitos dos nossos serviços mais populares, além de mais de 55 serviços. Tudo isto de forma gratuita.

2

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3

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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.

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 faturada com base na utilização por segundo.

  • 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.

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