Azure Databricks
Serviço de análise rápido, simples e de colaboração baseado no Apache Spark
O melhor destino para a análise de macrodados e IA com o Apache Spark
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.
Ambiente do Apache Spark rápido e otimizado
Área de trabalho interativa com suporte incorporado para ferramentas, linguagens e arquiteturas populares
Aprendizagem automática reforçada baseada em macrodados com integração nativa do Azure Machine Learning
Armazenamento de dados moderno de elevado desempenho em conjunto com o Azure SQL Data Warehouse
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 de aprendizagem automática avançadas automatizadas com o serviço Azure Machine Learning integrado para identificar rapidamente os algoritmos e hiperparâmetros adequados. Simplifique a gestão, monitorização e atualização de modelos de machine learning implementados da cloud para o edge. O serviço 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
Modernize o seu armazém de dados na cloud para níveis de desempenho e escalabilidade incomparáveis. 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, em seguida, disponibilize-os para visualização com o Azure SQL Data Warehouse.
Saber mais sobre o armazenamento de dados moderno no AzureConformidade e segurança líderes da indústria
- Tire partido da integração nativa com o Azure Active Directory para controlar o acesso com base em funções.
- Crie arquiteturas seguras sem comprometer a conformidade através da utilização de redes virtuais configuráveis.
- Sinta-se mais descansado com as permissões de utilizador detalhadas para os blocos de notas, os clusters, as tarefas e os dados do Azure Databricks.
Preços do Azure Databricks
- Inicie rapidamente os clusters e faça o dimensionamento automático, para cima ou para baixo, consoante as suas necessidades de utilização. Explore todas as opções de 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.
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.
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.
Introdução ao Azure Databricks
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 da autoria da Microsoft e da comunidade.
Webinars, e-books e relatórios
Explorar os recursos do Azure Databricks
Webinars
E-books
Atualizações, blogues e anúncios do Databricks
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ATUALIZAÇÃO
O .NET para Apache Spark™ já está disponível
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ATUALIZAÇÃO
O MLflow Gerido e o Delta Lake Gerido no Azure Databricks já estão disponíveis
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ATUALIZAÇÃO
Stream Analytics: Output partitioning to Blob storage by custom date and time formats
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ATUALIZAÇÃO
Acesso condicional do Azure Active Directory no Azure Databricks
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ATUALIZAÇÃO
O Azure Key Vault suporta o Azure Databricks
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ATUALIZAÇÃO
Suporte de transmissão em fluxo do Azure SQL Data Warehouse no Azure Databricks.
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ATUALIZAÇÃO
O Azure Databricks está disponível no Japão, no Canadá, na Índia e na Austrália
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ATUALIZAÇÃO
Delta no Azure Databricks agora em pré-visualização
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ATUALIZAÇÃO
Azure SQL Data Warehouse enables streaming solutions with 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, cobrada com base na utilização por segundo.
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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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