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Microsoft Azure Databricks

Azure Databricks ist eine Analyseplattform, die für die Microsoft Azure-Clouddienstplattform optimiert ist. Azure Databricks bietet drei Umgebungen für die Entwicklung datenintensiver Anwendungen: Databricks SQL, Databricks Data Science & Engineering und Databricks Machine Learning.

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Was ist Azure Databricks?

Mit Azure Databricks gewinnen Unternehmen neue Erkenntnisse und können  Analytics-Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) erstellen. Anwender*innen richten Ihre Apache Spark™-Umgebung in wenigen Minuten ein, skalieren diese automatisch und arbeiten an gemeinsamen Projekten in einem interaktiven Arbeitsbereich. Azure Databricks unterstützt Python, Scala, R, Java und SQL sowie Data Science-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn.

Azure Databricks bietet drei Umgebungen für die Entwicklung datenintensiver Anwendungen: Databricks SQL, Databricks Data Science & Engineering und Databricks Machine Learning.

Azure Databricks SQL

Databricks SQL stellt eine benutzerfreundliche Plattform für Analysten bereit, die SQL-Abfragen für ihren Data Lake erstellen, mehrere Visualisierungstypen zum Untersuchen von Abfrageergebnissen aus verschiedenen Perspektiven erstellen sowie Dashboards erstellen und freigeben möchten.

Azure Databricks Data Science & Engineering

Databricks Data Science & Engineering bietet einen interaktiven Arbeitsbereich, der die Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning-Techniker*innen ermöglicht. Für eine Big Data-Pipeline werden Rohdaten oder strukturierte Daten in Batches über Azure Data Factory in Azure erfasst oder mithilfe von Apache Kafka, Event Hub oder IoT Hub nahezu in Echtzeit gestreamt. Diese Daten werden langfristig in einem Data Lake (Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage) gespeichert. 

Azure Databricks Machine Learning

Databricks Machine Learning ist eine integrierte End-to-End-Machine Learning-Umgebung mit verwalteten Diensten für die Nachverfolgung von Experimenten, Modelltraining, Featureentwicklung und -verwaltung sowie für die Bereitstellung von Features und Modellen.

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Die Vorteile von Azure Databricks

Zuverlässige Datentechnik

Umfangreiche Datenverarbeitung für Batch- und Streamingworkloads

Analyse für alle Daten

Vollständige und aktuelle Daten durch Analysen

Kollaborative Data Science

Einfachere und schnellere Data Science für große Datasets

Open-Source-basiert

Schnelle, optimierte Apache Spark-Umgebung

Starten mit Azure Databricks

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Schneller Einstieg mit einer optimierten Apache Spark-Umgebung

Azure Databricks umfasst die aktuellste Version von Apache Spark, sodass Anwender*innen nahtlose Integrationen mit Open-Source-Bibliotheken durchführen können. Erstellen Sie Cluster per Spinup in einer vollständig verwalteten Apache Spark-Umgebung mit der weltweiten Verfügbarkeit von Microsoft Azure. Mit Azure Databricks werden Cluster eingerichtet, konfiguriert und anschließend optimiert, um eine hohe Zuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten, ohne dass Überwachung erforderlich ist. Azure Databricks bietet eine automatische Skalierung und ein automatisches Beenden, um die Gesamtkosten zu senken.

Azure Databricks - gemeinsam Arbeiten

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Azure Databricks: Erhöhte Produktivität mit einem gemeinsamen Arbeitsbereich und vielen Sprachen

Mit Azure Databricks arbeiten Anwender*innen auf einer offenen, einheitlichen Plattform effektiv zusammen. Sie können sämtliche Analyseworkloads ausführen – ganz gleich, ob Sie wissenschaftliche Fachkraft für Daten, technische Fachkraft für Daten oder Business Analyst sind. Azure Databricks bietet dabei die Möglichkeit in der von Ihnen bevorzugten Sprache  zu arbeiten– egal ob Python, Scala, R oder SQL. Einfache Versionskontrolle von Notebooks mit GitHub und Azure DevOps.

Machine Learning mit Azure Databricks

Azure Databricks: Leistungsstarke Machine-Learning-Funktionen für Big Data

Mit Azure Databricks können  Anwender*innen komplexe automatisierte Machine Learning-Funktionen dank des integrierten Diensts Azure Machine Learning nutzen, um schnell geeignete Algorithmen und Hyperparameter zu bestimmen.  Unternehmen vereinfachen so die Verwaltung, Überwachung und das Aktualisieren von Machine Learning-Modellen, die von der Cloud bis zum Edge bereitgestellt werden. Azure Machine Learning bietet zudem eine zentrale Registrierung für Ihre Experimente, Machine-Learning-Pipelines und -Modelle.

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Azure Databricks - Unterstützung im Data Warehousing

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Azure Databricks unterstützt leistungsstarkes, modernes Data Warehousing

Azure Databricks unterstützt den optimalen Analyseworkflows für Ihr Unternehmen: Von der Kombination aller relevanten Daten, bis hin zum Erkenntnisgewinn mithilfe von Analysedashboards und Reporting. Ausgangspunkt ist die Automatisierung der Datenintegration mit mit Azure Data Factory, über das anschließende Laden der Daten  in Azure Data Lake Storage, die Transformation und Bereingung mit Azure Databricks, und hin zu der Bereitstellung für die Analyse mit Azure Synapse Analytics. So modernisieren Organisationen Ihr Data Warehouse in der Cloud für unübertroffene Leistung und Skalierbarkeit.

Wichtige Dienstfunktionen von Azure Databricks

Optimierte Spark-Engine

Azure Databricks bietet eine einfache Datenverarbeitung in einer automatisch skalierenden Infrastruktur, und Unternehmen profitieren dabei dank der hochoptimierten Apache Spark™-Engine von einer bis zu 50-fachen Leistungssteigerung.

MLflow

Mit Azure Databricks überwachen Data Scientisten Experimente, geben Sie diese frei, reproduzieren die Testläufe, und verwalten Modelle gemeinsam in einem zentralen Repository.

Kollaborative Notebooks

Durch Azure Databricks können Anwender*innen schnell auf Daten zugreifen, diese analysieren um Informationen zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Data Scientisten Modelle gemeinsam mit den Tools und Sprachen Ihrer Wahl entwickeln.

Auswahl von Sprachen

Azure Databricks ermöglicht es den Usern bei der Eingabe ihre bevorzugte Sprache, einschließlich Python, Scala, R, Spark SQL und .NET, für serverlose oder bereitgestellte Computeressourcen zu verwenden.

Delta Lake

Mit Azure Databricks gestalten Unternehmen vorhandene Data Lakes zuverlässiger und skalierbarer, indem sie eine Open-Source-Speicherschicht für Transaktionen nutzen, die für den gesamten Datenlebenszyklus konzipiert ist.

Native Integration mit Azure-Diensten

Ergänzen Sie Ihre Analyse- und Machine-Learning-Lösung durch die enge Verzahnung mit Azure-Diensten wie Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Machine Learning und Power BI.

Sicherheit auf Unternehmensniveau

Mit den benutzerfreundlichen, nativen Sicherheitsfeatures von Azure Databricks werden die Daten am Speicherort geschützt, sodass die Arbeitsbereiche für Analysen für Tausende Benutzer*innen und Datasets stets konform, privat und isoliert sind.

Bereit für die Produktion

Mit Azure Databricks führen Anwender*innen unternehmenskritische Datenworkloads skalierbar auf einer vertrauenswürdigen Datenplattform aus, die Integrationen für CI/CD und Überwachungslösungen bietet.

Machine-Learning-Runtime

Azure Databricks bietet den Zugriff auf vorkonfigurierte Machine-Learning-Umgebungen mit nur einem Klick, um so Machine-Learning-Prozesse mit modernen und gängigen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn zu erweitern.

Interaktive Arbeitsbereiche

Mit Azure Databricks ermöglichen Unternehmen die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Data Engineers und Business Analysts.

aretos Microsoft Azure Referenzarchitektur

Die von areto entwickelte Referenzarchitektur bietet viele Vorteile.

Die Verwendung der Referenzarchtiketur von areto bietet den Kund*innen architektonische Best Practices für die Entwicklung und den Betrieb zuverlässiger, sicherer, effizienter und kostengünstiger Systeme in der Cloud. aretos Architekturlösungen werden dabei konsequent an Microsoft Best Practices gemessen, um so den Kund*innen den höchsten Nutzen zu liefern.

Die areto Referenzarchitektur basiert auf fünf Säulen: Operational Excellence, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistungseffizienz, Kostenoptimierung.

Operational Excellence
Optimale Gestaltung von Betrieb und Monitoring der Systeme sowie kontinuierliche Verbesserung unterstützender Prozesse und Verfahren

Security
Schutz von Informationen, Systemen, Anlagen, Risikobewertungen und Strategien zur Risikominderung

Kostenoptimierung
Maximierung des ROI durch den kontinuierlichen Prozess der Verbesserung des Systems über seinen gesamten Lebenszyklus

Zuverlässigkeit
Gewährleistung von Sicherheit, Notfallwiederherstellung, zur Geschäftskontinuität, da Daten an mehreren redundanten Standorten gespiegelt werden

Leistungseffizienz
Effiziente Nutzung von Computerressourcen, Skalierbarkeit um kurzfristige Anforderungspeaks zu erfüllen, Zukunftsfähigkeit

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Mit den Microsoft-Expertenteam von areto zur data driven company!

Überholen Sie den Wettbewerb durch schnellere und bessere Entscheidungen!

Finden Sie heraus, wo Ihr Unternehmen aktuell auf dem Weg zur data-driven-company steht.
Wir analysieren den Status Quo und zeigen Ihnen, welche Potenziale vorhanden sind.
Wie wollen Sie starten?

kostenfreie Beratung & Demotermine

Haben Sie schon eine Strategie für Ihre zukünftige Micrsoft Data Analytics-Lösung? Nutzen Sie bereits die Vorteile moderner Cloud Plattformen und Automatisierungen? Gern zeigen wir Ihnen Beispiele, wie unsere Kund*innen die agilen und skalierbaren Microsoft-Lösungen von areto bereits nutzen.

Workshops / Coachings

Sie erhalten in unseren Microsoft Workshops und Coachings das nötige Know-how z.B. für den Aufbau einer modernen Cloud-Strategie oder eines IBCS-konformen Reportings mit Power BI . Das areto Microsoft-TrainingCenter bietet eine breite Auswahl an Lerninhalten.

Proof of Concepts

Ist Azure für uns richtig? Sind die Rahmenbedingungen dafür geeignet? Welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden? Proof of Concepts (POCs) beantworten, diese und weitere Fragen. So starten Sie bestens vorbereitet in Ihr Projekt.

Warum Microsoft ?

2021 CIPS MQ areto AWS Partner

Gartner, Magic Quadrant for Cloud Infrastructure & Platform Services, Raj Bala, Bob Gill, Dennis Smith, Kevin Ji, David Wright, 27 July 2021. Gartner and Magic Quadrant are registered trademarks of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner’s research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.

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This graphic was published by Gartner, Inc. as part of a larger research document and should be evaluated in the context of the entire document. The Gartner document is available upon request from AWS. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner’s research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.

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Ingest, prepare & transform using Azure Databricks & Data Factory

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Delta Lake on Databricks Demo
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