Für offene, intelligente Datenspeicherung

Mit dem Databricks Lakehouse-Speicher können Sie Ihren Speicherort und Ihr offenes Tabellenformat – Delta Lake oder Apache Iceberg™ – wählen, während Sie immer auf eine einzige Kopie der Quelldaten zugreifen können. Es kombiniert dies mit einer einheitlichen Governance durch einen einzigen Katalog für Datenerkennung und KI-Asset-Management sowie KI-gesteuerte Modelle, die Daten autonom für Geschwindigkeit und geringe Kosten optimieren. Das Ergebnis ist vollständiger Besitz und Portabilität Ihrer Daten ohne Anbieterbindung.

Es ist für Daten- und KI-Teams konzipiert, die eine Speicherebene zur Unterstützung von ETL-Pipelines, Analysen und BI sowie Datenaustausch benötigen. Verwaltete Tabellen fungieren sowohl als Batch-Tabellen als auch als Streaming-Quelle und -Senke, sodass Streaming-Ingest, Batch-Backfill und interaktive Abfragen direkt in Spark Structured Streaming integriert sind. Teams, die Live-Daten auch für andere Plattformen, Clouds oder Regionen freigeben müssen, ohne sie zu kopieren, können dies direkt aus Delta Lake- oder Apache-Iceberg-Tabellen heraus tun.

Mit Delta Lake und Apache Iceberg können Sie eine Multicloud-Lakehouse-Architektur betreiben, die Data-Warehousing-Leistung zum günstigen Data-Lake-Preis bietet und ein bis zu 6-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis für SQL-Workloads im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-Data-Warehouses ermöglicht. Dadurch können Sie Analyse- und BI-Workloads direkt in Ihrem Data Lake ausführen, anstatt Daten in ein separates Warehouse zu verschieben. Weitere Informationen zur Ausführung dieser Workloads finden Sie unter Databricks SQL.

Verwaltete Tabellen bieten Ihnen die beste Lese- und Schreibleistung für Delta Lake- und Apache Iceberg-Tabellen sofort – mit Speicheroptimierungen, die in keinem anderen Lakehouse verfügbar sind. Mit Fremdtabellen können Sie stattdessen auf Tabellen zugreifen, die von externen Katalogen wie Glue, HMS oder Snowflake Horizon verwaltet werden, wobei Sie weiterhin die feingranularen Zugriffskontrollen von Unity Catalog anwenden. Beide Ansätze halten Ihre Daten portabel und ermöglichen es Ihnen, die Anbieterbindung zu vermeiden.

Sie können Lakehouse Storage kostenlos testen, indem Sie sich direkt auf der Produktseite anmelden. Wenn Sie es lieber zuerst in Aktion sehen möchten, können Sie sich eine Demo zu Delta Lake 3.0, UniForm und Liquid Clustering ansehen. Weitere Tutorials, einschließlich einer CDC-Pipeline mit Delta, sind in der Demo-Bibliothek von Delta Lake verfügbar.

Predictive Optimization verwendet KI-gesteuerte Modelle, um Tabellen basierend auf Ihren Daten und Nutzungsmustern automatisch anzupassen, sodass Tabellen ohne manuelle Wartung optimiert bleiben. Liquid Clustering ist ein sofort einsatzbereites, selbstoptimierendes Datenlayout, das mit Ihren Daten skaliert und keine Partitionen benötigt. Kunden haben von konkreten Ergebnissen durch diese Funktionen berichtet: Anker Innovations sparte 50 % der jährlichen Speicherkosten ein und beschleunigte Abfragen um mehr als das Doppelte, und Shell verbesserte die Leistung bei Zeitreihenabfragen um das bis zu 10-fache mit Liquid Clustering.