Die Databricks Lakehouse Platform vereinfacht das Datenstreaming erheblich und bietet Echtzeitanalysen, Machine Learning und Anwendungen auf einer Plattform.
Ermöglichen Sie es Ihren Datenteams, Streamingdaten-Workloads mit den Sprachen und Tools zu erstellen, die sie bereits kennen. Vereinfachen Sie die Entwicklung und den Betrieb, indem Sie die Produktionsaspekte automatisieren, die mit dem Aufbau und der Wartung von Daten-Workloads in Echtzeit verbunden sind. Beseitigen Sie Datensilos mit einer einzigen Plattform für Streaming- und Batch-Daten.
Schnelleres Erstellen von Streaming-Pipelines und -Anwendungen
Verwenden Sie die Sprachen und Tools, die Sie bereits kennen, mit vereinheitlichten Batch- und Streaming-APIs in SQL und Python. Nutzen Sie Echtzeit-Analytics, ML und Anwendungen für das gesamte Unternehmen.
Den Betrieb mit automatisierten Tools vereinfachen
Stellen Sie Ihre Echtzeit-Pipelines und Anwendungen einfach in der Produktion bereit und verwalten Sie sie. Automatisierte Tools vereinfachen die Orchestrierung von Aufgaben, die Fehlertoleranz/Notfallwiederherstellung, die automatische Überprüfung, die Leistungsoptimierung und die automatische Skalierung.
Vereinheitlichung der Governance für alle Ihre Echtzeitdaten über Clouds hinweg
Unity Catalog bietet Ihrem Lakehouse ein einheitliches Governance-Modell für all Ihre Streaming- und Batch-Daten und vereinfacht so die Erkennung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Echtzeitdaten.
Wie funktioniert es?
Aufnahme und Transformation von Streamingdaten
Echtzeitanalysen, ML und Anwendungen
Automatisierte operative Tools
Stream-Verarbeitungs-Engine der nächsten Generation
Vereinheitlichte Verwaltung und Speicherung
Aufnahme und Transformation von Streamingdaten
Vereinfachen Sie die Datenaufnahme und ETL für Streaming-Datenpipelines mit Delta-Live-Tables. Nutzen Sie einen einfachen deklarativen Ansatz für das Daten-Engineering, der Ihren Teams die Sprachen und Tools zur Verfügung stellt, die sie bereits kennen, wie SQL und Python. Erstellen und betreiben Sie Batch- wie auch Streaming-Pipelines an zentraler Stelle mit steuerbaren und automatisierten Aktualisierungseinstellungen, um Zeit zu sparen und die betriebliche Komplexität zu verringern. Unabhängig davon, wohin Sie Ihre Daten senden möchten, sorgt der Aufbau von Streaming-Daten-Pipelines auf der Databricks Lakehouse Platform dafür, dass Sie keine Zeit zwischen Rohdaten und bereinigten Daten verlieren.
„Immer mehr Geschäftsbereiche nutzen die Plattform im gesamten Unternehmen auf eine Selfservice-Weise, die zuvor nicht möglich war. Ich kann den positiven Einfluss nicht genug loben, den Databricks auf Columbia hatte.“– Lara Minor, Senior Enterprise Data Manager, Columbia Sportswear
Echtzeitanalysen, ML und Anwendungen
Verbessern Sie mit Streamingdaten sofort die Genauigkeit und Umsetzbarkeit Ihrer Analytics und KI. Ihr Unternehmen profitiert von Echtzeiterkenntnissen als nachgelagerter Effekt von Streamingdaten-Pipelines. Unabhängig davon, ob Sie SQL-Analysen und BI-Reporting durchführen, Ihre ML-Modelle trainieren oder operative Echtzeitanwendungen entwickeln – geben Sie Ihrem Unternehmen die aktuellsten Daten, um Einblicke in Echtzeit, genauere Prognosen und schnellere Entscheidungen zu erhalten, sodass Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus bleiben.
„Wir müssen unseren Geschäftspartnern immer die aktuellsten und genauesten Daten zur Verfügung stellen, andernfalls verlieren sie das Vertrauen in die Erkenntnisse ... Databricks Lakehouse hat das, was bisher unmöglich war, extrem einfach gemacht.“– Guillermo Roldán, Head of Architecture, LaLiga Tech
Automatisierte operative Tools
Während Sie Streamingdaten-Pipelines erstellen und bereitstellen, automatisiert Databricks viele der komplexen operativen Aufgaben, die für die Produktion erforderlich sind. Dazu gehören die automatische Skalierung der zugrunde liegenden Infrastruktur, die Orchestrierung von Pipeline-Abhängigkeiten, Fehlerbehandlung und Notfallwiederherstellung, Leistungsoptimierung und mehr.Enhanced Autoscaling optimiert die Cluster-Auslastung, indem automatisch Datenverarbeitungsressourcen für jeden einzelnen Workload zugewiesen werden. Diese Funktionen zusammen mit automatischen Datenqualitätstests und Ausnahmemanagement helfen Ihnen, weniger Zeit für die Erstellung und Wartung betrieblicher Tools aufzuwenden, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, das Optimum aus Ihren Daten herauszuholen.
Stream-Verarbeitungs-Engine der nächsten Generation
Spark Structured Streaming ist die Kerntechnologie, die Datenstreaming auf der Databricks Lakehouse Platform ermöglicht und eine einheitliche API für die Batch- und Stream-Verarbeitung bietet. Die Databricks Lakehouse Platform ist der beste Ort, um Ihre Apache Spark-Workloads mit einem verwalteten Service auszuführen, der nachweislich eine Verfügbarkeit von 99,95 % aufweist. Ihre Spark-Workloads werden durch Photon weiter beschleunigt, die Lakehouse-Engine der nächsten Generation, die mit den Apache Spark-APIs kompatibel ist und ein außergewöhnlich gutes Preis-/Leistungsverhältnis bietet und gleichzeitig automatisch auf Tausende von Knoten skaliert.
Vereinheitlichte Verwaltung und Speicherung
Data Streaming auf Databricks bedeutet, dass Sie von den grundlegenden Komponenten der Lakehouse-Plattform – Unity Catalog und Delta Lake – profitieren. Ihre Rohdaten werden mit Delta Lake optimiert, dem einzigen Open-Source-Speicher-Framework, das von Grund auf für Streaming- und Batch-Daten entwickelt wurde.Unity Catalog bietet Ihnen eine detaillierte, integrierte Steuerung all Ihrer Daten- und KI-Assets mit einem konsistenten Modell für die Erkennung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Daten in allen Clouds. Unity Catalog bietet auch native Unterstützung für Delta Sharing, das branchenweit erste offene Protokoll für den einfachen und sicheren Datenaustausch mit anderen Unternehmen.
Integrationen
Bieten Sie Ihren Datenteams maximale Flexibilität – nutzen Sie Partner Connect und ein Ökosystem aus Technologiepartnern, um nahtlos beliebte Datenstreaming-Tools zu integrieren.
Datenstreaming
Kundenberichte
„Wir verwenden Databricks für Hochgeschwindigkeitsdaten in Bewegung. Es hilft uns wirklich, die Geschwindigkeit zu verbessern, mit der wir auf die Bedürfnisse unserer Patienten entweder im Geschäft oder online reagieren können. Wir haben gerade ein Dutzend Initiativen und alle diese Initiativen werden aus den Daten in Databricks bereitgestellt.“
