Azure Databricks
透過整合且具治理能力的資料與 AI 平台，釋放您資料資產的潛能。
使用 Azure Databricks 搭配 Microsoft 解決方案，推動創新。
概觀
使用開放式資料湖存放庫轉換和整合您的資料，以用於分析和 AI
- 利用開放且受治理的資料湖存放庫平台，打破資料孤島，支援多種分析與 AI 案例 (從即時儀表板、預測模型到進階機器學習與商業智慧)，讓組織能更快速獲取深入解析並更聰明地做出決策。
- 讓團隊可輕鬆存取、處理並分析資料，以快速解除鎖定深入解析。Azure Databricks 可搭配 Microsoft 解決方案使用，包括 Microsoft Fabric、Power BI、Azure AI Foundry、Power Platform、Copilot Studio，以及整個 Microsoft 生態系統中的其他解決方案。
- 建立可調整規模的解決方案，用於資料倉儲、擷取、轉換與載入 (ETL) 管線、即時串流分析、生成式 AI 模型與自動化工作流程，同時維持企業級治理並最佳化成本。
- Microsoft 每年在網路安全方面的投資達 USD$10 億，擁有超過 8,500 名安全和隱私權專家組成的團隊，讓您高枕無憂。
功能
了解 Azure Databricks 可達成的目標
資料管理
使用開放式格式、統一控管和 AI 導向的最佳化來簡化資料管理，專為提升績效、彈性和控制而建置。
資料共用
安全地跨平台、雲端和地區共用即時資料，無需複製即可進行。使用開放式標準、集中式治理和隱私權安全的乾淨會議室，來強化共同作業。
資料倉儲
透過以資料湖存放庫架構打造的無伺服器 AI 驅動資料倉儲，結合分析與 AI，實現高速、簡化且具成本效益的大規模運作。
資料控管
藉由開放式標準、內建智慧與存取控制，跨雲端、跨團隊與跨工具，保護並擴展您的資料與 AI 治理。
作業資料庫
使用資料湖存放庫開發新式應用程式，這是內建於資料湖存放庫的完全受控、可調整大小、無伺服器 PostgreSQL 資料庫。
AI
在可信賴且可調整規模的平台上使用您的資料，建置、訓練及部署安全、生產就緒的模型，以進一步推動 AI 創新。
資料工程
快速且精確地擷取、轉換及分析資料。在整合的資料湖存放庫基礎上，使用無程式碼工具、自動化工作流程和共同作業筆記本，建立可靠的管線並推動分析和 AI。
資料科學
提供資料科學團隊共同作業筆記本、可調整規模的運算資源和內建的視覺效果工具，這些工具都由開放式資料湖存放庫架構所提供，可簡資料存取，以更快速地開發和部署模型。
商業智慧
使用 Power BI 中的 AI 支援深入解析，以及 Azure Databricks 中的 AI/BI 功能，加速提供價值，以做出更聰明、更快速的商務決策。
安全性
內置安全性和合規性
34,000
Microsoft 專注於安全性計劃相當於全職工程師的人數。
15,000
具備專業安全性專長的合作夥伴。
>100
合規性認證，涵蓋超過 50 項針對全球各地區與國家的特定認證。
價格
包含基本支援的彈性價格
利用成本最佳化取得可預測的價格，包括無伺服器選項、降低虛擬機器 (VM) 成本的保留產能，以及向 Azure 協定針對使用量進行收費的能力。
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客戶案例
受到領導者和創新者的信任
常見問題集
常見問題集
- Azure Databricks 不僅快速、輕鬆且可進行共同作業，是最適合 Microsoft Azure 的 Apache Spark 資料和 AI 平台。它為大數據與 AI 工作負載提供統一環境，結合 Databricks 與 Azure 的優勢，簡化資料工程、資料科學與機器學習流程。
- 否，Azure Databricks 不是資料庫或儲存系統。 這是一個資料分析和 AI 平台，可讓使用者處理、分析及視覺化大量的資料和 AI 使用案例。 Azure Databricks 在雲端物件儲存之上提供類似資料庫的功能，並整合多種資料來源，包括資料庫、資料湖與雲端儲存空間。
- Unity Catalog 是 Azure Databricks 中所有資料和 AI 資產的整合治理解決方案。它提供跨工作區的集中式存取控制、稽核、資料譜系與資料探索。Unity Catalog 透過細緻的存取原則簡化資料治理，可確保您的資料資產安全性與合規性一致。
- Databricks 單位 (DBU) 是基於 Azure VM 類型的每小時處理能力的標準化單位，並以每秒使用量計費。DBU 使用量取決於執行 Azure Databricks 之執行個體的大小與類型。
- Azure Databricks 中的無伺服器運算可協助您在無需管理基礎結構的情況下執行工作負載。它會自動調整大小，並完全受控，以實現快速啟動並簡化作業。
- Photon 是 C++ 內建的高度效能向量查詢引擎，可加速 Azure Databricks 中的 SQL 和 DataFrame 工作負載。它可以提升速度並降低成本，而不需要變更程式碼。
- Delta Lake 是所有資料表的預設格式，是 Azure Databricks 中的開放來源儲存層，可針對您的資料湖存放庫提供不可部分完成性、一致性、隔離性、耐用性 (RICK) 交易、可調整規模的中繼資料，以及整合的批次和串流資料處理。
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當您預先購買一或三年的 Azure Databricks 認可單位 (DBCU) 時，可以節省 Azure Databricks 單位 (DBU) 成本。在購買期限內，您隨時都可以使用預先購買的 DBCU。
預先購買折扣只會套用至 DBU 使用量。其他費用 (例如計算、儲存體和網路) 會個別收費。
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