Azure Databricks

Plataforma de análises baseada no Apache Spark rápida, fácil e de colaboração

Utilize a ciência de dados com uma plataforma de análise de elevado desempenho e otimizada para o Azure para acelerar a inovação.

Introdução

Já utiliza o Azure? Experimentar o Azure Databricks agora

Promova a inovação e aumente a produtividade

Junte as suas equipas numa área de trabalho interativa. Da recolha de dados à criação de modelos, utilize o Databricks Notebooks para unificar o processo e implementar imediatamente na produção. Inicie o seu ambiente novo do Spark com um único clique. Integre sem esforço com uma ampla gama de arquivos e serviços de dados, como o Azure SQL Data Warehouse, o Azure Cosmos DB, o Azure Data Lake Store , o armazenamento de Blobs do Azure, os Hubs de Eventos do Azure, o Hub IoT do Azure e o Azure Data Factory. Adicione capacidades de inteligência artificial (IA) avançadas instantaneamente e partilhe as suas informações através da integração otimizada com o Power BI.

Crie numa cloud segura e fiável

Proteja os seus dados e os seus negócios com a integração do Azure Active Directory, os controlos baseados em funções e os SLAs de nível empresarial. Sinta-se mais descansado com as permissões de utilizador detalhadas, que dão acesso seguro a blocos de notas, clusters, trabalhos e dados do Databricks. O Azure Databricks tem certificação HIPAA, SOC2-Type2, ISO27001 e ISO27018.

Dimensione sem limites

Dimensione os seus projetos de análises e ciência de dados globalmente. Utilize as capacidades avançadas de machine learning para criar e inovar mais depressa. Adicione capacidade instantaneamente. Reduza os custos e a complexidade com uma plataforma nativa da cloud e totalmente gerida. Utilize um conjunto completo de tecnologias de análise, incluindo SQL, Streaming, MLlib e GraphX, para segmentar dados de qualquer tamanho ou qualquer projeto.

Uma introdução rápida ao Azure Databricks

O Azure Databricks é uma plataforma de análise baseada no Apache Spark rápida, fácil e de colaboração otimizada para o Azure. Fruto da colaboração com os fundadores originais do Apache Spark, o Azure Databricks combina o melhor do Databricks com o melhor do Azure para ajudar os clientes a acelerar a inovação através de configurações com um clique, fluxos de trabalho simplificados e uma área de trabalho interativa que permite a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de negócio. Como se trata de um serviço do Azure, os clientes beneficiam automaticamente da integração nativa noutros serviços do Azure, como o Power BI, o SQL Data Warehouse e o Cosmos DB, assim como beneficiam da segurança de nível empresarial do Azure, incluindo integração, conformidade e SLAs de nível empresarial do Active Directory.

Criar um novo cluster

Criar bloco de notas

Colaboração

Passo 1 de 3

Começar por criar um novo cluster

Configure o seu cluster como quiser e aumente-o com o clique de um botão.

Passo 2 de 3

Duplicar clusters

Duplique os clusters por ordem para suportar fluxos de trabalho separados.

Passo 3 de 3

Ativar o Dimensionamento Automático

A funcionalidade de Dimensionamento Automático acelera e facilita o dimensionamento dos clusters.

Também ajuda a reduzir os recursos utilizados e os custos associados ao dimensionamento manual de clusters.

Passo 1 de 4

Crie ou importe um bloco de notas facilmente

Comece a explorar dados com blocos de notas.

Passo 2 de 4

Configurar definições de permissão personalizadas

Configure definições de permissão baseadas em funções para que os engenheiros de dados, cientistas de dados e utilizadores empresariais possam colaborar uns com os outros, com base num nível de acesso individual definido.

Passo 3 de 4

Criar tabelas numa área de trabalho

Crie novas tabelas e importe dados existentes a partir de ficheiros ou de uma origem de dados.

Passo 4 de 4

Pré-visualize e Crie a tabela.

Monte facilmente no armazenamento do Azure com um único comando.

Passo 1 de 3

Colaboração em Direto

Cada contribuidor pode colaborar em direto e comentar em projetos partilhados.

Os cientistas de dados podem utilizar os resultados dos dados para criar modelos de ML para educar, testar e executar.

Passo 2 de 3

Consultar dados em tempo real

Os utilizadores empresariais podem ver dados críticos para a empresa que sejam partilhados com eles em tempo real com apresentações de dados em direto simples e de fácil leitura.