Databricks

Databricks cung cấp một Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu đột phá, được thiết kế để thống nhất tất cả các khối lượng công việc về dữ liệu, phân tích và AI của bạn. Được xây dựng trên kiến trúc lakehouse, nó kết hợp độ tin cậy, quản trị và hiệu suất của kho dữ liệu với tính mở, linh hoạt và hỗ trợ học máy của hồ dữ liệu. Cách tiếp cận tích hợp này giúp đơn giản hóa ngăn xếp dữ liệu của bạn, giảm chi phí và tăng tốc đổi mới bằng cách cho phép các nhóm cộng tác liền mạch trên một nền tảng duy nhất.

Nền tảng này được thiết kế để trao quyền cho mọi thành viên trong tổ chức của bạn, từ kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích đến nhà khoa học dữ liệu và người dùng doanh nghiệp. Nó dân chủ hóa thông tin chi tiết về dữ liệu thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xây dựng, triển khai và giám sát mọi thứ, từ bảng điều khiển BI truyền thống đến các mô hình AI tạo sinh và tác nhân AI phức tạp. Với Databricks, bạn có thể sở hữu dữ liệu và tương lai AI của mình, xây dựng các ứng dụng trên dữ liệu riêng tư của bạn mà không ảnh hưởng đến bảo mật hoặc quyền kiểm soát.

Cách sử dụng Databricks

Bắt đầu với Databricks là một quy trình có cấu trúc được thiết kế để triển khai ở quy mô doanh nghiệp:

1. Thiết lập không gian làm việc của bạn: Bắt đầu bằng cách đăng ký dùng thử miễn phí hoặc chọn gói trả phí trên nhà cung cấp đám mây ưa thích của bạn (AWS, Azure hoặc GCP). Cấu hình không gian làm việc của bạn và kết nối nó với bộ nhớ đám mây của bạn.
2. Nhập và xử lý dữ liệu: Sử dụng Lakeflow để tạo các đường ống dữ liệu mạnh mẽ và tự động. Nhập dữ liệu từ hàng trăm nguồn bằng các trình kết nối tích hợp sẵn cho cả khối lượng công việc hàng loạt và phát trực tuyến. Lakeflow đơn giản hóa ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) với các đường ống khai báo và giám sát từ đầu đến cuối.
3. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Tận dụng Databricks SQL, một kho dữ liệu không máy chủ, để chạy các truy vấn SQL hiệu suất cao trực tiếp trên dữ liệu lakehouse của bạn. Kết nối các công cụ BI yêu thích của bạn như Tableau hoặc Power BI để tạo bảng điều khiển và báo cáo tương tác.
4. Phát triển mô hình AI và Học máy: Sử dụng các sổ tay tương tác có hỗ trợ Python, R, SQL và Scala. Các nhà khoa học dữ liệu có thể khám phá dữ liệu, xây dựng mô hình và tự động theo dõi các thử nghiệm với MLflow.
5. Xây dựng và triển khai AI tạo sinh: Sử dụng bộ Mosaic AI để xây dựng, tinh chỉnh và phục vụ các mô hình AI tạo sinh và tác nhân AI tùy chỉnh của riêng bạn. Mosaic AI cung cấp các công cụ như cổng mô hình, tìm kiếm vector và API mô hình nền tảng để tăng tốc phát triển GenAI trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
6. Quản trị tài sản của bạn: Triển khai Unity Catalog để thiết lập một mô hình quản trị duy nhất, thống nhất cho tất cả các tài sản dữ liệu và AI của bạn, bao gồm tệp, bảng, mô hình và bảng điều khiển. Điều này đảm bảo kiểm soát truy cập chi tiết, dòng dữ liệu và tuân thủ trên toàn bộ tài sản của bạn.
7. Điều phối và tự động hóa: Sử dụng Databricks Workflows để điều phối tất cả các tác vụ dữ liệu và AI của bạn, từ các công việc ETL đến các đường ống đào tạo lại mô hình, đảm bảo chúng chạy một cách đáng tin cậy và hiệu quả.

Tính năng chính của Databricks

• Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu: Một môi trường duy nhất, thống nhất cho tất cả dữ liệu, phân tích và AI, loại bỏ các silo dữ liệu và sự phức tạp của cơ sở hạ tầng.
• Kiến trúc Lakehouse: Kết hợp những gì tốt nhất của hồ dữ liệu và kho dữ liệu, được xây dựng trên các tiêu chuẩn mở như Delta Lake để tránh bị khóa nhà cung cấp.
• Mosaic AI: Một bộ công cụ toàn diện cho AI tạo sinh chất lượng sản xuất, bao gồm phục vụ mô hình, tinh chỉnh, tìm kiếm vector, đánh giá tác nhân và đào tạo mô hình nền tảng.
• Databricks SQL: Một kho dữ liệu không máy chủ cung cấp giá/hiệu suất hàng đầu trong ngành cho tất cả các nhu cầu phân tích BI và SQL của bạn.
• Lakeflow: Một giải pháp xử lý dữ liệu thông minh để xây dựng, triển khai và giám sát các đường ống ETL, hàng loạt và phát trực tuyến đáng tin cậy ở quy mô lớn.
• Unity Catalog: Một giải pháp quản trị thống nhất cho dữ liệu và AI, cung cấp kiểm soát truy cập tập trung, kiểm toán, dòng dữ liệu và khám phá dữ liệu trên tất cả các đám mây.
• Chia sẻ dữ liệu mở: Một giao thức an toàn và mở để chia sẻ dữ liệu trực tiếp, mô hình và sổ tay với các đối tác và khách hàng, bất kể nền tảng của họ.
• Hỗ trợ đa đám mây: Có sẵn nguyên bản trên Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform (GCP).

Các trường hợp sử dụng Databricks

Databricks được các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp tin tưởng để giải quyết các thách thức dữ liệu phức tạp nhất của họ:

• AI tạo sinh và LLM: JetBlue tận dụng Databricks để xây dựng các LLM giúp tối ưu hóa hoạt động bay, giảm sự chậm trễ và nâng cao dịch vụ khách hàng.
• Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa: Condé Nast sử dụng nền tảng này để phân tích lượng lớn dữ liệu, cho phép họ cung cấp nội dung được cá nhân hóa và phù hợp cho hàng triệu người tiêu dùng trên 37 thương hiệu của họ.
• Đổi mới dịch vụ tài chính: Block (chủ sở hữu của Square, Cash App) thống nhất dữ liệu của mình trên Databricks để xây dựng các sản phẩm tài chính do AI cung cấp, giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận các cơ hội kinh tế hơn.
• ETL và Kỹ thuật dữ liệu quy mô lớn: Các doanh nghiệp tự động hóa và mở rộng quy mô các đường ống xử lý dữ liệu của họ để xử lý petabyte dữ liệu cho cả các trường hợp sử dụng thời gian thực và hàng loạt.
• Phân tích nâng cao và Kinh doanh thông minh: Các công ty chuyển từ các kho dữ liệu cũ sang lakehouse để có được thông tin chi tiết nhanh hơn và tổng chi phí sở hữu thấp hơn cho các khối lượng công việc BI của họ.

Ưu điểm của Databricks

Những ưu điểm chính của việc áp dụng Databricks bao gồm:

• Đơn giản hóa và giảm chi phí: Thống nhất dữ liệu và AI trên một nền tảng giúp loại bỏ nhu cầu về nhiều công cụ khác nhau, đơn giản hóa kiến trúc và giảm chi phí cơ sở hạ tầng.
• Phát triển AI lấy dữ liệu làm trung tâm: Bằng cách tích hợp quản lý dữ liệu và AI, Databricks đảm bảo rằng các mô hình được xây dựng với dữ liệu chất lượng cao, được quản trị và riêng tư, dẫn đến các ứng dụng AI tốt hơn và đáng tin cậy hơn.
• Giá/Hiệu suất vượt trội: Kiến trúc lakehouse được tối ưu hóa cho hiệu suất, mang lại giá/hiệu suất tốt hơn tới 12 lần cho các khối lượng công việc SQL và BI so với các kho dữ liệu đám mây truyền thống.
• Mở và bền vững với tương lai: Được xây dựng trên các công nghệ mã nguồn mở và các định dạng mở, Databricks mang lại cho bạn sự linh hoạt để tránh bị khóa nhà cung cấp và thích ứng với các đổi mới trong tương lai.
• Bảo mật và Quản trị cấp doanh nghiệp: Cung cấp một mô hình quản trị toàn diện, thống nhất đảm bảo tài sản dữ liệu và AI của bạn được an toàn và tuân thủ.

Giá cả và gói dịch vụ

Databricks cung cấp một mô hình định giá linh hoạt được thiết kế để mở rộng theo nhu cầu của bạn:

• Trả theo mức sử dụng (Pay-As-You-Go): Bạn chỉ trả tiền cho các tài nguyên tính toán bạn sử dụng, được tính theo giây. Không có chi phí trả trước.
• Dùng thử miễn phí: Có sẵn bản dùng thử miễn phí 14 ngày, cho phép bạn khám phá toàn bộ nền tảng. Điều này có thể bao gồm tín dụng miễn phí cho các dịch vụ Databricks (chi phí của nhà cung cấp đám mây cho tính toán và lưu trữ vẫn được áp dụng).
• Giảm giá khi cam kết sử dụng: Có sẵn các khoản giảm giá đáng kể cho những khách hàng cam kết một mức độ sử dụng nhất định.
• Định giá theo khối lượng công việc: Chi phí được chia nhỏ theo loại khối lượng công việc, với các mức giá khác nhau cho Kỹ thuật dữ liệu (bắt đầu từ $0,15/DBU), Kho dữ liệu (bắt đầu từ $0,22/DBU), Trí tuệ nhân tạo (bắt đầu từ $0,07/DBU), và nhiều hơn nữa.
• Databricks Community Edition: Có sẵn một phiên bản miễn phí, có chức năng hạn chế cho các cá nhân học Apache Spark và những kiến thức cơ bản về nền tảng.
• Các gói hỗ trợ: Cung cấp nhiều cấp độ hỗ trợ kỹ thuật, từ Business đến Mission Critical, với các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) và tính năng khác nhau.