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Azure

Azure Databricks

大幅提高所有分析和 AI 使用案例的資料資產價值

透過可調整的即時處理,輕鬆分析和視覺化巨量資料

概觀

在開放式資料湖上啟用資料、分析和 AI 使用案例

  • 透過適用於資料倉儲、資料科學、資料工程和 AI 使用案例的開放式、受管理的資料湖存放庫,消除資料孤島。
  • 透過開放標準和介面輕鬆連線到 Microsoft Azure 服務,例如 Microsoft Fabric、Power BI 和 Azure Open AI。
    兩名專業人士微笑著在膝上型電腦上工作。
  • 以經濟高效的方式執行任何規模的倉儲、分析、ETL、串流媒體和 AI 使用案例。  
    兩名專業女孩微笑著在膝上型電腦上工作。
  • Microsoft 每年在網路安全方面的投資達 10 億美元,擁有超過 3,500 名安全和隱私權專家組成的團隊,讓您高枕無憂。
    一個穿著西裝的人拿著文件與一群人交談
功能

了解 Azure Databricks 的功能

AI

透過以資料為中心的方法建立更好的 AI。使用大規模的追蹤和監視功能,建立、調整及部署您自己的生成式 AI 應用程式。

倉儲

使用資料湖存放庫架構和 SQL,達到領先業界的價格和效能,為您的資料湖帶來雲端資料倉儲功能。

ETL

為批次和即時資料啟用智慧型資料處理。

治理

統一資料分析與 AI 的治理。

資料共用

輕鬆共用即時資料集、模型、儀表板和筆記本,以便與任何平台上的任何人共同作業。
安全性

內建安全性與合規性 

Microsoft 承諾在五年內投資 200 億美元於網路安全性
我們在 77 個國家/地區僱用了 8,500 多名安全性和威脅情報專家
Azure 擁有業界最大的合規性認證產品組合之一。
一個女孩一邊看平板電腦一邊微笑
價格

包含基本支援的彈性價格

透過成本最佳化獲得可預測的價格,例如保留容量以降低虛擬機器 (VM) 成本以及根據 Azure 合約收取使用費的能力。

使用 Azure Databricks 和 Microsoft Fabric 進行組建

利用 Fabric 和 Azure Databricks 最適合您的分析功能,無需重複複製資料。
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

  • 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。
  • 對於 Databricks 平台架構的無伺服器計算版本,計算層存在於 Azure Databricks 的 Azure 訂用帳戶中,而不是您的 Azure 訂用帳戶中。
  • Photon 是用 C++ 重寫的 Apache Spark,提供高效能查詢引擎,可以加快您獲得深入解析的時間並降低每個工作負載的總成本。
  • Delta Lake 是一個最佳化的儲存體層,為在 Azure Databricks 中儲存資料和資料表提供了基礎。探索資源什麼是資料湖?以深入了解如何使用。
  • 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。

  • Microsoft Fabric 是基於 Azure Databricks 首創的相同開放式 Delta Parquet 儲存體格式所組建。這可讓 Azure Databricks 在 Microsoft Fabric 中使用開放式格式 OneLake。
後續步驟
兩個人在看電腦
 帳戶註冊

透過免費帳戶開始使用

從 200 美元的 Azure 點數開始
一個人在使用電腦工作
帳戶註冊

開始使用隨用隨付價格

無須預付承諾用量,且隨時都能取消。