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Azure Databricks

快速、簡單且共同作業的 Apache Spark 型分析服務

14 天試用:含免費 Databricks單位

概觀

使用 Azure Databricks 是快速、簡單且共同作業的 Apache Spark 型分析服務,可加速巨量資料分析和人工智慧 (AI) 解決方案。

設定您的 Spark 環境只需幾分鐘,並快速且輕鬆地自動調整。資料科學家、資料工程師與商務分析師可以在互動式工作區中於共用專案上共同作業。使用 Python、Scala、R 和 SQL 的支援,以及深度學習架構和程式庫,如 TensorFlow、Pytorch 和 Scikit-learn,來運用您現有的技能。與 Azure Active Directory (Azure AD) 及其他 Azure 服務的原生整合可讓您建置新式資料倉儲、機器學習和即時分析解決方案。

為什麼選擇 Azure Databricks?

高效能

啟動新的 Apache Spark 環境只需幾分鐘。在互動式工作區中與其他 Azure 服務無縫整合。

可調式

全域調整您的分析和機器學習專案。使用自動相應增加或減少的受控平台,降低成本和複雜度。

可信任

透過 Azure AD 整合、角色型控制和企業級 SLA 來協助保護您的資料與業務。

彈性

使用您選擇的語言和深度學習架構,來建置機器學習和 AI 解決方案。

Azure Databricks 隨附什麼?

最佳化的 Apache Spark 環境

在受控的 Apache Spark 環境中向上微調叢集並快速建置。叢集經過安裝、設定和微調,以確保高可靠性和效能。

自動調整和自動終止

透過隨著需求自動相應增加或減少,降低與手動調整叢集相關的資源與成本。自動終止非使用中的叢集以節省資源。

共同作業工作區

互動式工作區可讓資料工程師、資料科學家和商務使用者以團隊形式在共用專案上共同作業和註解。

針對深入學習最佳化

使用啟用 GPU 的叢集來輕鬆建置、訓練和部署 AI 模型。針對機器學習使用執行階段,該機器學習已預先安裝並預先設定深度學習架構和程式庫,如 TensorFlow、Keras 和 XGBoost。

與 Azure 服務整合

輕鬆與各種資料存放區和服務整合,例如 Azure SQL 資料倉儲、Azure Cosmos DB、Azure Data Lake Storage、Azure 事件中樞和 Azure Data Factory。可使用 Azure AD 進行單一登入,以將角色型控制解除鎖定。

支援多種語言和程式庫

Azure Databricks 支援 Python、Scala、R 和 SQL 等語言,因此您可以使用現有技能開始建置。使用一組全方位的分析技術 (包括 SQL、Streaming、MLlib 和 GraphX),以任何數量的資料或專案大小為目標。

使用 Azure Databricks 的分析與機器學習

步驟 6 之 1

啟動工作區

在 Azure 入口網站中瀏覽至 Azure Databricks。接著透過 Azure AD 使用單一登入來登入。

步驟 6 之 2

向上微調叢集

建立新叢集,視需求設定,並按一下向上微調。自動調整功能可快速且輕鬆地調整叢集。也有助降低與手動調整相關的資源與成本。

步驟 6 之 3

使用 Notebooks 共同作業

為資料工程師、資料科學家和商務使用者建立自訂權限設定,以便每名參與者可以根據個別存取層級,在共用專案上即時共同作業與註解。

步驟 6 之 4

探索資料

Notebooks 支援大多數資料語言,如 SQL、Python、Scala 和 R。資料工程師和資料科學家可以輕鬆裝載儲存體,並使用這些結果建置機器學習模型。商務使用者可以在易於閱讀的即時資料顯示中查看資料。

步驟 6 之 5

建置資料科學模型

使用您選擇的語言大規模建置、訓練和部署 AI 模型。

步驟 6 之 6

排程作業

以作業形式執行 Notebooks 只需幾分鐘。從現有串流或機器學習程式庫選擇。預先排程作業來自動執行,並監視其效能。

Azure Databricks 有什麼功能

新式資料倉儲

使用新式資料倉儲,輕鬆合併任何規模的所有資料,並透過分析儀表板、作業報表及進階分析為所有使用者取得見解。

巨量資料的進階分析

使用頂級的機器學習工具將資料轉換成可操作的見解。此架構可讓您合併任何規模的資料,以及建置和部署自訂機器學習模型。

即時分析

輕鬆從串流資料取得見解。持續從任何串流資料擷取資料,或從網站點選流擷取記錄,並近乎即時地處理。

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