Azure Databricks

Быстрая и простая служба аналитики на основе Apache Spark для совместной работы

Apache Spark — лучшее средство для аналитики больших данных с ИИ

Получайте аналитические сведения на основе всех своих данных и создавайте решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) при помощи Azure Databricks, настройте среду Apache Spark™ за считанные минуты, обеспечьте автомасштабирование и участвуйте в совместной работе над общими проектами в интерактивной рабочей области. Azure Databricks поддерживает Python, Scala, R, Java и SQL, а также библиотеки и платформы обработки и анализа данных, включая TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.

Apache Spark™ является товарным знаком компании Apache Software Foundation.

Быстрая, оптимизированная среда Apache Spark

Интерактивная рабочая область со встроенной поддержкой популярных инструментов, языков и платформ

Эффективное машинное обучение с задействованием больших данных благодаря интегрированной по умолчанию службе "Машинное обучение Azure"

Высокопроизводительное современное хранилище данных в сочетании со службой "Хранилище данных SQL Azure"

Приступите к работе в кратчайшие сроки с оптимизированной средой Apache Spark

Azure Databricks предоставляет последние версии Apache Spark и обеспечивает тесную интеграцию с открытыми библиотеками. Ускорьте запуск кластеров и разработку в полностью управляемой среде Apache Spark благодаря глобальному масштабу и доступности платформы Azure. Кластеры устанавливаются, настраиваются и оптимизируются, чтобы обеспечить надежность и производительность без необходимости в мониторинге. Воспользуйтесь возможностями автомасштабирования и автоматического завершения, чтобы снизить совокупную стоимость владения.

Читать документацию по Azure Databricks

Повысьте продуктивность, используя общую рабочую область и распространенные языки

Обеспечьте эффективную совместную работу над общими проектами, используя интерактивную среду рабочих областей и записных книжек, которая подойдет для специалистов по бизнес-аналитике, инжинирингу данных, обработке данных и анализу данных. Выбирайте для разработки любой язык, например Python, Scala, R или SQL. Легко управляйте версиями записных книжек с помощью GitHub и Azure DevOps.

Узнайте, как создать рабочую область Azure Databricks

Эффективное машинное обучение с задействованием больших данных

Получите доступ к расширенным возможностям автоматизированного машинного обучения, используя интегрированную службу "Машинное обучение Azure", чтобы быстро определять подходящие алгоритмы и гиперпараметры. Упростите контроль, мониторинг и обновление моделей машинного обучения, развернутых из облака на пограничные устройства. Служба "Машинное обучение Azure" также предоставляет центральный реестр для ваших экспериментов, конвейеров машинного обучения и моделей.

Смотреть вебинар, посвященный Azure Databricks и службе "Машинное обучение Azure"

Получите высокопроизводительное современное хранилище данных

Модернизируйте свое хранилище данных в облаке, чтобы обеспечить непревзойденные уровни производительности и масштабируемости. Совмещайте данные в любом масштабе и получайте полезные сведения из аналитических панелей мониторинга и эксплуатационных отчетов. Автоматизируйте перемещение данных с помощью службы "Фабрика данных Azure", загружайте данные в Azure Data Lake Storage, преобразуйте и очищайте их с помощью Azure Databricks, а затем делайте их доступными для визуализации с помощью службы "Хранилище данных SQL Azure".

Сведения о современном хранилище данных в Azure

Ведущий в отрасли уровень безопасности и соответствия требованиям

  • Воспользуйтесь встроенной интеграцией с Azure Active Directory для управления доступом на основе ролей.
  • Создавайте безопасные архитектуры без компромиссов, связанных с соответствием требованиям, используя настраиваемые виртуальные сети.
  • Избавьтесь от забот благодаря точному управлению пользовательскими разрешениями для кластеров, заданий, данных и записных книжек Azure Databricks.

Цены на Azure Databricks

  • Быстро запускайте кластеры, а также автоматически увеличивайте и уменьшайте масштаб в соответствии с потребностями. Ознакомьтесь со всеми вариантами цен на Azure Databricks.

Нам доверяют компании из различных отраслей

Обнаружение угроз безопасности с помощью глубокого обучения на основе облака

Компания Shell использует Azure, ИИ и машинное зрение, чтобы лучше защищать клиентов и сотрудников.

Узнать больше

Shell

Повышение производительности и экономии

Служба обработки данных renewablesAI использует Azure и Apache Spark для создания стабильного и прибыльного рынка солнечной энергии.

Узнать больше

Renewables AI

Реализация комплексного решения для аналитики в Azure

Поставщик логистических услуг LINX Cargo Care Group стимулирует инновации в масштабах компании с помощью Azure Databricks.

Узнать больше

LINX Cargo Care Group

Начало работы с Azure Databricks

Зарегистрируйте бесплатную учетную запись Azure, чтобы мгновенно получить доступ.
Прочтите документацию, чтобы научиться пользоваться службой Azure Databricks.
Ознакомьтесь с кратким руководством по созданию кластеров, записных книжек, таблиц и многого другого.

Сообщество и служба поддержки Azure

Задавайте вопросы и получайте ответы на них от специалистов Майкрософт и экспертов сообщества Azure на форумах MSDN и Stack Overflow или обратитесь в службу поддержки Azure.

Популярные задания и шаблоны

Изучите практические задания для самостоятельной работы и популярные шаблоны быстрого запуска для распространенных конфигураций, созданные специалистами Майкрософт и участниками сообщества.

Новости, блоги и объявления о Databricks

Часто задаваемые вопросы об Azure Databricks

  • Соглашение об уровне обслуживания Azure Databricks гарантирует доступность на протяжении 99,95 % времени.
  • Единица Databricks (DBU) — это единица обработки данных в час, использование которой тарифицируется посекундно.
  • Рабочая нагрузка инжиниринга данных — это задание, которое автоматически запускает и отключает кластер, в котором оно выполняется. Например, рабочую нагрузку может активировать планировщик заданий Azure Databricks, который запускает кластер Apache Spark исключительно для этого задания и автоматически завершает работу кластера после выполнения задания.
    Рабочая нагрузка аналитики данных не автоматизирована. Например, команды в записных книжках Azure Databricks выполняются в кластерах Apache Spark, пока они не будут остановлены вручную. Несколько пользователей могут использовать один кластер для совместного анализа.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент.