Azure Databricks

快速、輕鬆並可共同作業的 Apache SparkTM 型分析服務

使用 Apache Spark 進行巨量資料分析和 AI 的最佳選項

透過 Azure Databricks 來發掘所有資料的見解並建置人工智慧 (AI) 解決方案;短短幾分鐘內即可設定好 Apache Spark™ 環境;可自動調整;並可在互動式工作區內協作共用專案。Azure Databricks 支援 Python、Scala、R、Java 和 SQL,以及 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等資料科學架構與程式庫。

Apache Spark™ 是 Apache 軟體基金會的商標。

快速、最佳化的 Apache Spark 環境

內建熱門工具、語言和架構支援的互動式工作區

透過原生 Azure Machine Learning 整合,運用巨量資料提升機器學習

搭配 Azure Synapse Analytics 的高效能新式資料倉儲

快速使用最佳化的 Apache Spark 環境

Azure Databricks 提供最新版本的 Apache Spark,可讓您與開放原始碼程式庫順暢整合。Azure 的規模與供應區域遍及全球,可讓您在完全受控的 Apache Spark 環境中啟動叢集並快速建置。叢集經過安裝、設定和微調,以確保可靠性和效能,而不需予以監視。利用自動調整和自動終止來提高擁有權總成本 (TCO)。

閱讀 Azure Databricks 文件

使用共用工作區和通用語言來提高生產力

不論您是資料工程師、資料科學家或是商務分析師,都可以使用互動式工作區和筆記本體驗,有效地協作共用專案。使用您所選的語言來建置,包括 Python、Scala、R 和 SQL。使用 GitHub 和 Azure DevOps 輕鬆控制筆記本的版本。

了解如何建立 Azure Databricks 工作區

運用巨量資料提升機器學習

使用整合式 Azure Machine Learning 存取進階自動化機器學習功能,以快速找出合適的演算法和超參數。簡化從雲端部署到邊緣之機器學習模型的管理、監視與更新。Azure Machine Learning 也可以為您的實驗、機器學習管線和模型提供中央登錄。

觀看 Azure Databricks 和 Azure Machine Learning 的網路研討會

獲得高效能的新式資料倉儲

在雲端中將資料倉儲現代化,獲得無與倫比的效能與延展性。結合任何規模的資料,透過分析儀表板和操作報表獲得見解。使用 Azure Data Factory 自動執行資料移動、將資料載入到 Azure Data Lake Storage,並使用 Azure Databricks 進行轉換與清理,然後使用 Azure Synapse Analytics 來將它視覺化。

了解 Azure 上的新式資料倉儲

領先業界的安全性與合規性

  • 利用與 Azure Active Directory 的原生整合,進行角色型存取控制。
  • 使用可設定的虛擬網路建立安全架構,同時仍符合規範。
  • 藉由經過微調的使用者權限安心使用 Azure Databricks 筆記本、叢集、工作和資料。

Azure Databricks 定價

  • 快速啟動叢集,並根據您的使用量需求自動相應增減。探索所有 Azure Databricks 定價選項。

受到各業界企業的信賴

使用雲端式深度學習找出安全危害

Shell 使用 Azure、AI 和機器視覺來提供客戶與員工更完善的保護。

閱讀案例

Shell

提升效能並節省更多費用

資料服務 renewables.AI 使用 Azure 及 Apache Spark 協助打造穩定且可營利的太陽能市場。

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Renewables AI

在 Azure 中啟用全面的分析解決方案

物流提供者 LINX Cargo Care Group 使用 Azure Databricks 來推動全公司的創新。

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LINX Cargo Care Group

開始使用 Azure Databricks

註冊 Azure 免費帳戶以立即存取。
閱讀文件以了解如何使用 Azure Databricks。
探索快速入門以建立叢集、筆記本、資料表等項目。

社群與 Azure 支援

MSDN 論壇與 Stack Overflow 中提問並取得 Microsoft 工程師和 Azure 社群專家的支援,或連絡 Azure 支援

熱門實驗室與範本

探索自學型實驗室,以及 Microsoft 與社群製作的熱門常用組態快速入門範本

關於 Azure Databricks 的常見問題集

  • Azure Databricks SLA 保證正常運作時間達 99.95%。
  • 一個 Databricks 單位 (DBU) 即為一單位的每小時處理功能,依每秒使用量計費。
  • 資料工程工作負載是自動啟動與終止其執行所在叢集的作業。例如,工作負載可能會由 Azure Databricks 作業排程器觸發,然後單獨為作業啟動 Apache Spark 叢集,並在作業完成後自動終止叢集。
    資料分析工作負載不會自動進行。例如,Azure Databricks 筆記本中的命令會在 Apache Spark 叢集上執行,直到手動將其終止為止。多名使用者可以共用叢集以共同分析。

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