Azure Databricks
最大程度实现所有分析和 AI 用例的数据资产价值
概述
在开放数据湖上启用数据、分析和 AI 用例
- 对数据仓库、数据科学、数据工程和 AI 用例使用开放的、受治理的湖屋平台，消除数据孤岛。
- 通过开放标准和接口轻松连接到 Microsoft Azure 服务，如 Microsoft Fabric、Power BI 和 Azure OpenAI。
- 以任何规模经济高效地运行仓库、分析、ETL、流式处理和 AI 用例。
- Microsoft 每年在网络安全方面投入 10 亿美元，并拥有由 8,500 多名安全和隐私专家组成的团队，让你安心无忧。
功能
了解可使用 Azure Databricks 执行的操作
AI
使用以数据为中心的方法构建更好的 AI。创建、优化和部署自己的生成式 AI 应用程序，同时进行大规模跟踪和监视。
仓库
利用将云数据仓库功能引入数据湖的湖屋体系结构和 SQL，实现行业领先的价格和性能。
ETL
为批处理和实时数据启用智能数据处理。
治理
统一数据分析和 AI 的治理。
数据共享
实现实时数据集、模型、仪表板和笔记本的轻松共享，便于在任何平台上与任何人进行协作。
安全性
内置安全性和合规性
Microsoft 已承诺在 5 年内在网络安全方面投资 200 亿美元。
我们在 77 个国家/地区聘用了超过 8,500 名安全和威胁情报方面的专家。
Azure 拥有行业内最大的合规性认证组合之一。
使用 Azure Databricks 和 Microsoft Fabric 进行构建
利用最适合你的 Fabric 和 Azure Databricks 分析功能，无需重复数据。
客户案例
深受领导者和创新者的信赖
资源
Azure Databricks 入门
常见问题解答
常见问题解答
- Databricks 单位 (DBU) 是基于 Azure VM 类型的每小时处理能力的单位，按每秒使用量计费。DBU 使用量取决于运行 Azure Databricks 的实例的大小和类型。
- 使用 Databricks 平台体系结构的无服务器计算版本时，计算层在 Azure Databricks 的 Azure 订阅中，而不是你的 Azure 订阅中。
- Photon 是用 C++ 重写的 Apache Spark，提供高性能查询引擎，可加快见解获取时间并降低每个工作负载的总成本。
- Delta Lake 是一个优化的存储层，它提供在 Azure Databricks 中存储数据和表的功能。浏览什么是数据湖？资源，详细了解如何使用它。
-
如果预购一到三年的 Azure Databricks 提交单位 (DBCU)，则可节省 Azure Databricks 单位 (DBU) 成本。在购买期限内，可以随时使用预购的 DBCU。
预购折扣仅适用于 DBU 使用情况。计算、存储和网络等其他费用单独收费。
- Microsoft Fabric 是基于 Azure Databricks 开创的相同开放 Delta Parquet 存储格式构建的。这使得 Azure Databricks 能够在 Microsoft Fabric 中使用开放格式的 OneLake。
Azure 解决方案
Azure 云解决方案
通过经认证的 Azure 云服务组合，结合示例体系结构和文档来解决业务问题。
业务解决方案中心
查找合适的 Microsoft Cloud 解决方案
探索 Microsoft 业务解决方案中心，查找可帮助组织实现目标的产品和解决方案。
获取 Azure 移动应用