Databricks auf Google Cloud

Offene Lakehouse-Plattform trifft auf offene Cloud, um Data Engineering, Data Science und Analytics zusammenzuführen

Erste Schritte
Delta Lake-Videominiaturansicht

Databricks auf Google Cloud ist ein gemeinsam entwickelter Service, mit dem Sie alle Ihre Daten auf einer einfachen, offenen Lakehouse-Plattform speichern können, die die Vorzüge von Data Warehouses und Data Lakes vereint. Führen Sie alle Analyse- und KI-Workloads auf einer einzigen Plattform zusammen. Dank der engen Verzahnung mit Google Cloud Storage, BigQuery und der Google Cloud AI Platform kann Databricks nahtlos mit Daten und KI-Diensten in der Google Cloud arbeiten.

Hintergrundbild

Warum Databricks auf Google Cloud?

Offen

Basierend auf offenen Standards, offenen APIs und einer offenen Infrastruktur – damit Sie Daten so abrufen, verarbeiten und analysieren können, wie Sie es wollen

Optimiert

Stellen Sie Databricks auf der Google Kubernetes Engine – der ersten Kubernetes-basierten Databricks-Runtime in einer Cloud – bereit, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

Integriert

Erhalten Sie auf der Google Cloud Console mit nur einem Klick Zugriff auf Databricks – mit integrierter Sicherheit, Abrechnung und Verwaltung.

Erfahren Sie mehr von diesen Kunden

„Databricks auf Google Cloud vereinfacht den Prozess der Umsetzung beliebig vieler Anwendungsfälle auf einer skalierbaren Computing-Plattform und reduziert die Planungszyklen, die für die Bereitstellung einer Lösung für jede von uns gestellte geschäftliche Frage oder Problemstellung erforderlich sind.“

– Harish Kumar, Global Data Science Director bei Reckitt

Optimierte Integration mit Google Cloud

Google Cloud-Speicher

Ermöglichen Sie nahtlosen Schreib-/Lesezugriff für Daten in Google Cloud Storage (GCS) und nutzen Sie das offene Delta Lake-Format, um Databricks mit leistungsstarken Funktionen für Zuverlässigkeit und Performance zu ergänzen.

Google Kubernetes-Engine

Databricks auf Google Cloud läuft auf der Google Kubernetes Engine (GKE) und ermöglicht es Kunden zum ersten Mal, Databricks in einer containerisierten Cloud-Umgebung einzusetzen.

BigQuery (BigQuery)

Ein optimierter, integrierter Connector ermöglicht eine optimierte, schnelle Datenintegration zwischen Databricks und BigQuery.

Google Cloud-Identität

Vereinfachen Sie den Zugriff auf Databricks mit Single Sign-On unter Verwendung von Google Cloud-Anmeldedaten und nutzen Sie Credential Pass-Through, um die bestehenden Zugriffskontrollen auf andere Dienste in der Google Cloud zu nutzen.

Google Cloud AI-Plattform

Greifen Sie auf die fortschrittlichen Lifecycle-Management-Funktionen für maschinelles Lernen von Databricks zu und nutzen Sie gleichzeitig die vorgefertigten Modelle der AI Plattform für Vision, Sprache und Konversation.

Google Cloud-Abrechnung

Die Integration in den GCP Marketplace vereinfacht die Beschaffung mit einer einheitlichen Abrechnungs- und Administrationserfahrung.

Looker

Analysten können Looker verwenden, um die aktuellsten und vollständigsten Daten im Data Lake mit einem optimierten Connector zu Databricks abzufragen.








Google Cloud-Speicher

Ermöglichen Sie nahtlosen Schreib-/Lesezugriff für Daten in Google Cloud Storage (GCS) und nutzen Sie das offene Delta Lake-Format, um Databricks mit leistungsstarken Funktionen für Zuverlässigkeit und Performance zu ergänzen.

Google Kubernetes-Engine

Databricks auf Google Cloud läuft auf der Google Kubernetes Engine (GKE) und ermöglicht es Kunden zum ersten Mal, Databricks in einer containerisierten Cloud-Umgebung einzusetzen.

BigQuery (BigQuery)

Ein optimierter, integrierter Connector ermöglicht eine optimierte, schnelle Datenintegration zwischen Databricks und BigQuery.

Google Cloud-Identität

Vereinfachen Sie den Zugriff auf Databricks mit Single Sign-On unter Verwendung von Google Cloud-Anmeldedaten und nutzen Sie Credential Pass-Through, um die bestehenden Zugriffskontrollen auf andere Dienste in der Google Cloud zu nutzen.

Google Cloud AI-Plattform

Greifen Sie auf die fortschrittlichen Lifecycle-Management-Funktionen für maschinelles Lernen von Databricks zu und nutzen Sie gleichzeitig die vorgefertigten Modelle der AI Plattform für Vision, Sprache und Konversation.

Google Cloud-Abrechnung

Die Integration in den GCP Marketplace vereinfacht die Beschaffung mit einer einheitlichen Abrechnungs- und Administrationserfahrung.

Looker

Analysten können Looker verwenden, um die aktuellsten und vollständigsten Daten im Data Lake mit einem optimierten Connector zu Databricks abzufragen.

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Partnerökosystem

Kostenlose Databricks-Schulung zu Google Cloud

In dieser dreiteiligen Schulungsreihe zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Databricks Lakehouse auf Google Cloud loslegen. Schulungsinhalte sind u. a.:

  • Teil 1: Grundlagen einer Lakehouse-Architektur für Databricks auf Google Cloud
  • Teil 2: Integrierter Datenzugriff auf Google Cloud Services und Cluster-Management
  • Teil 3: Unternehmenssicherheit mit Databricks auf Google Cloud

Kann's
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