Azure Databricks
通过受管控的统一数据和 AI 平台，释放数据资产的潜力。
通过将 Azure Databricks 与 Microsoft 解决方案结合使用，推动创新。
概述
使用开放湖屋转换并统一数据以用于分析和 AI
- 使用受管控的开放湖屋平台打破数据孤岛，支持从实时仪表板和预测建模到高级机器学习和商业智能的多种分析与 AI 场景，从而在整个组织中更快获得见解并做出更智能的决策。
- 让团队轻松访问、处理和分析数据，快速挖掘见解。Azure Databricks 与 Microsoft 解决方案协同工作，这些解决方案包括 Microsoft Fabric、Power BI、Azure AI Foundry、Power Platform、Copilot Studio 以及 Microsoft 生态系统中的其他服务。
- 为数据仓库与提取、转换和加载 (ETL) 管道，实时流式处理分析，生成式 AI 模型以及自动化工作流生成可缩放的解决方案，同时保持企业级治理并优化成本。
- 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
了解使用 Azure Databricks 可以实现的目标
数据管理
通过开放格式、统一治理和 AI 驱动的优化简化数据管理 - 专为性能、灵活性和控制而设计。
数据共享
跨平台、云和区域安全地共享实时数据，无需复制。通过开放标准、集中治理和隐私安全的清洁室助力协作。
数据仓库
将分析和 AI 与基于湖屋架构的无服务器 AI 驱动数据仓库结合使用，大规模实现高速、简便性和成本效益。
数据治理
通过开放标准、内置智能和访问控制，跨云、团队和工具保护和扩展你的数据和 AI 治理。
操作数据库
使用 Lakebase 开发现代应用，Lakebase 是一种内置于湖屋的完全托管且可缩放的无服务器 PostgreSQL 数据库。
AI
通过在可信赖且可缩放的平台上使用你的数据构建、训练和部署安全的生产就绪模型，推动 AI 创新。
数据工程
快速且精准地引入、转换和分析数据。在统一的湖屋基础上，使用无代码工具、自动化工作流和协作笔记本构建可靠管道，支持分析和 AI。
数据科学
通过协作笔记本、可缩放计算资源和内置可视化工具赋能数据科学团队，所有这些均由简化数据访问以加快模型开发和部署的开放湖屋架构驱动。
商业智能
利用 Power BI 中的 AI 驱动见解和 Azure Databricks 中的 AI/BI 功能，加速实现价值，以做出更智能、更快速的业务决策。
安全
嵌入的安全性和合规性
34,000
Microsoft 专职从事安全项目的全职等效工程师数量。
15,000
具备专业安全专长的合作伙伴。
>100
合规认证，包括超过 50 项针对全球区域和国家/地区的认证。
定价
提供基本支持的灵活定价
通过成本优化获取可预测的定价，包括无服务器选项、用于降低虚拟机 (VM) 成本的预留容量，以及根据 Azure 协议收取使用费的能力。
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发现 Azure Databricks 的优势
探索 Azure Databricks 如何与 Microsoft 服务协同工作，通过数据和 AI 功能提升生产力。
客户案例
深受领导者和创新者的信赖
常见问题解答
常见问题解答
- Azure Databricks 是一个快速、简单、协作的数据和 AI 平台，该平台基于 Apache Spark，并针对 Microsoft Azure 进行了优化。它结合 Databricks 和 Azure 的优势，提供了一个适用于大数据和 AI 工作负载的统一环境，以简化数据工程、数据科学和机器学习。
- 不是，Azure Databricks 不是数据库和存储系统。 它是一个数据分析和 AI 平台，使用户能够处理、分析和可视化大量数据和 AI 用例。 Azure Databricks 在云对象存储之上提供类似数据库的功能，并集成了包括数据库、数据湖和云存储在内的多种数据源。
- Unity Catalog 是 Azure Databricks 中所有数据和 AI 资产的统一治理解决方案。它跨工作区提供集中访问控制、审计、数据世系和数据发现。Unity Catalog 通过实现细粒度访问策略并确保数据资产内的安全性和合规性保持一致，来简化数据治理。
- 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。
- Azure Databricks 中的无服务器计算可帮助你运行工作负载，而无需管理基础设施。它可以自动缩放且完全托管，以实现快速启动和简化操作。
- Photon 是一个用 C++ 构建的高性能向量化查询引擎，可加速 Azure Databricks 中的 SQL 和 DataFrame 工作负载。它无需更改代码便可提升速度并降低成本。
- Delta Lake 是所有数据表的默认格式，也是 Azure Databricks 中的开源存储层，为湖屋带来原子性、一致性、隔离性、持久性 (ACID) 事务、可缩放的元数据以及统一的批量和流式数据处理能力。
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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。
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