Databricks

Databricks bietet eine bahnbrechende Datenintelligenz-Plattform, die darauf ausgelegt ist, all Ihre Daten-, Analyse- und KI-Workloads zu vereinheitlichen. Auf einer Lakehouse-Architektur aufgebaut, kombiniert sie die Zuverlässigkeit, Governance und Leistung von Data Warehouses mit der Offenheit, Flexibilität und Unterstützung für maschinelles Lernen von Data Lakes. Dieser integrierte Ansatz vereinfacht Ihren Daten-Stack, senkt die Kosten und beschleunigt die Innovation, indem er Teams ermöglicht, nahtlos auf einer einzigen Plattform zusammenzuarbeiten.

Die Plattform wurde entwickelt, um jedes Mitglied Ihrer Organisation zu befähigen, von Daten-Ingenieuren und Analysten bis hin zu Datenwissenschaftlern und Geschäftsanwendern. Sie demokratisiert Dateneinblicke durch natürlichsprachliche Schnittstellen und bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen von allem, von traditionellen BI-Dashboards bis hin zu anspruchsvollen generativen KI-Modellen und KI-Agenten. Mit Databricks können Sie Ihre Daten und Ihr KI-Schicksal selbst in die Hand nehmen und Anwendungen auf Ihren privaten Daten erstellen, ohne die Sicherheit oder Kontrolle zu beeinträchtigen.

Wie man Databricks verwendet

Der Einstieg in Databricks ist ein strukturierter Prozess, der für den Einsatz im Unternehmensmaßstab konzipiert ist:

1. Einrichten Ihres Arbeitsbereichs: Beginnen Sie mit der Anmeldung für eine kostenlose Testversion oder der Auswahl eines kostenpflichtigen Plans bei Ihrem bevorzugten Cloud-Anbieter (AWS, Azure oder GCP). Konfigurieren Sie Ihren Arbeitsbereich und verbinden Sie ihn mit Ihrem Cloud-Speicher.
2. Datenaufnahme und -verarbeitung: Verwenden Sie Lakeflow, um robuste und automatisierte Datenpipelines zu erstellen. Nehmen Sie Daten aus Hunderten von Quellen mit integrierten Konnektoren für Batch- und Streaming-Workloads auf. Lakeflow vereinfacht ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) mit deklarativen Pipelines und End-to-End-Überwachung.
3. Datenanalyse und -visualisierung: Nutzen Sie Databricks SQL, ein serverloses Data Warehouse, um leistungsstarke SQL-Abfragen direkt auf Ihren Lakehouse-Daten auszuführen. Verbinden Sie Ihre bevorzugten BI-Tools wie Tableau oder Power BI, um interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen.
4. Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Modellen: Nutzen Sie interaktive Notebooks mit Unterstützung für Python, R, SQL und Scala. Datenwissenschaftler können Daten untersuchen, Modelle erstellen und Experimente mit MLflow automatisch verfolgen.
5. Erstellung und Bereitstellung von generativer KI: Verwenden Sie die Mosaic AI-Suite, um Ihre eigenen benutzerdefinierten generativen KI-Modelle und KI-Agenten zu erstellen, zu optimieren und bereitzustellen. Mosaic AI bietet Werkzeuge wie ein Modell-Gateway, Vektorsuche und Foundation-Modell-APIs, um die GenAI-Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten.
6. Governance Ihrer Assets: Implementieren Sie den Unity Catalog, um ein einziges, einheitliches Governance-Modell für all Ihre Daten- und KI-Assets, einschließlich Dateien, Tabellen, Modelle und Dashboards, zu etablieren. Dies gewährleistet eine feingranulare Zugriffskontrolle, Datenherkunft und Compliance in Ihrem gesamten Bestand.
7. Orchestrierung und Automatisierung: Verwenden Sie Databricks Workflows, um all Ihre Daten- und KI-Aufgaben zu orchestrieren, von ETL-Jobs bis hin zu Modell-Nachtrainings-Pipelines, und stellen Sie sicher, dass sie zuverlässig und effizient ausgeführt werden.

Kernfunktionen von Databricks

• Datenintelligenz-Plattform: Eine einzige, einheitliche Umgebung für alle Daten, Analysen und KI, die Datensilos und Infrastrukturkomplexität beseitigt.
• Lakehouse-Architektur: Kombiniert das Beste aus Data Lakes und Data Warehouses, aufgebaut auf offenen Standards wie Delta Lake, um Anbieterabhängigkeit zu vermeiden.
• Mosaic AI: Ein umfassendes Toolkit für produktionsreife generative KI, einschließlich Modell-Serving, Feinabstimmung, Vektorsuche, Agentenbewertung und Training von Foundation-Modellen.
• Databricks SQL: Ein serverloses Data Warehouse, das branchenführende Preis-Leistung für all Ihre BI- und SQL-Analyseanforderungen bietet.
• Lakeflow: Eine intelligente Datenverarbeitungslösung zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen zuverlässiger ETL-, Batch- und Streaming-Pipelines im großen Maßstab.
• Unity Catalog: Eine einheitliche Governance-Lösung für Daten und KI, die zentralisierte Zugriffskontrolle, Auditing, Herkunft und Datenermittlung über alle Clouds hinweg bietet.
• Offener Datenaustausch: Ein sicheres und offenes Protokoll zum Teilen von Live-Daten, Modellen und Notebooks mit Partnern und Kunden, unabhängig von deren Plattform.
• Multi-Cloud-Unterstützung: Nativ verfügbar auf Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP).

Anwendungsfälle für Databricks

Branchenführer vertrauen auf Databricks, um ihre komplexesten Datenherausforderungen zu lösen:

• Generative KI und LLMs: JetBlue nutzt Databricks, um LLMs zu erstellen, die den Flugbetrieb optimieren, Verspätungen reduzieren und den Kundenservice verbessern.
• Personalisierte Kundenerlebnisse: Condé Nast verwendet die Plattform, um riesige Datenmengen zu analysieren und so Millionen von Verbrauchern über seine 37 Marken hinweg maßgeschneiderte, personalisierte Inhalte zu liefern.
• Innovation im Finanzdienstleistungssektor: Block (Eigentümer von Square, Cash App) vereinheitlicht seine Daten auf Databricks, um KI-gestützte Finanzprodukte zu entwickeln und Kunden einen einfacheren Zugang zu wirtschaftlichen Möglichkeiten zu bieten.
• Groß angelegte ETL und Daten-Engineering: Unternehmen automatisieren und skalieren ihre Datenverarbeitungspipelines, um Petabytes an Daten für Echtzeit- und Batch-Anwendungsfälle zu verarbeiten.
• Fortgeschrittene Analytik und Business Intelligence: Unternehmen wechseln von veralteten Data Warehouses zum Lakehouse, um schnellere Einblicke und niedrigere Gesamtbetriebskosten für ihre BI-Workloads zu erzielen.

Vorteile von Databricks

Die Hauptvorteile der Einführung von Databricks sind:

• Vereinfachung und Kostenreduzierung: Die Vereinheitlichung von Daten und KI auf einer Plattform macht mehrere separate Tools überflüssig, was die Architektur vereinfacht und die Infrastrukturkosten senkt.
• Datenzentrierte KI-Entwicklung: Durch die Integration von Datenmanagement und KI stellt Databricks sicher, dass Modelle mit hochwertigen, verwalteten und privaten Daten erstellt werden, was zu besseren und zuverlässigeren KI-Anwendungen führt.
• Überlegene Preis-Leistung: Die Lakehouse-Architektur ist auf Leistung optimiert und bietet eine bis zu 12-mal bessere Preis-Leistung für SQL- und BI-Workloads im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-Data-Warehouses.
• Offen und zukunftssicher: Auf Open-Source-Technologien und offenen Formaten aufgebaut, gibt Ihnen Databricks die Flexibilität, Anbieterabhängigkeit zu vermeiden und sich an zukünftige Innovationen anzupassen.
• Unternehmenssicherheit und Governance: Bietet ein umfassendes, einheitliches Governance-Modell, das sicherstellt, dass Ihre Daten- und KI-Assets sicher und konform sind.

Preise und Pläne

Databricks bietet ein flexibles Preismodell, das mit Ihren Anforderungen wächst:

• Pay-As-You-Go: Sie zahlen nur für die Rechenressourcen, die Sie nutzen, abgerechnet pro Sekunde. Es gibt keine Vorabkosten.
• Kostenlose Testversion: Eine 14-tägige kostenlose Testversion ist verfügbar, mit der Sie die gesamte Plattform erkunden können. Dies kann kostenlose Guthaben für Databricks-Dienste beinhalten (Kosten des Cloud-Anbieters für Rechenleistung und Speicher fallen weiterhin an).
• Rabatte bei Nutzungsverpflichtung: Für Kunden, die sich zu einem bestimmten Nutzungsniveau verpflichten, sind erhebliche Rabatte verfügbar.
• Preise nach Workload: Die Kosten sind nach Workload-Typ aufgeschlüsselt, mit unterschiedlichen Raten für Data Engineering (ab 0,15 $/DBU), Data Warehousing (ab 0,22 $/DBU), Künstliche Intelligenz (ab 0,07 $/DBU) und mehr.
• Databricks Community Edition: Eine kostenlose, funktionsbeschränkte Version ist für Einzelpersonen verfügbar, um Apache Spark und die Grundlagen der Plattform zu erlernen.
• Support-Pläne: Es werden mehrere Stufen des technischen Supports angeboten, von Business bis Mission Critical, mit unterschiedlichen Service Level Agreements (SLAs) und Funktionen.