Serverless Compute

Konzentrieren Sie sich auf Daten-Workloads, nicht auf die Infrastruktur.

Vollständig verwaltetes, versionsloses Spark für alle Ihre Daten- und KI-Workloads

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Vorteile

Wählen Sie Ihr Geschäftsziel, nicht die Infrastruktur.

Führen Sie Daten- und KI-Workloads auf einem Compute aus, das automatisch skaliert, sich aktualisiert und sich optimiert – ganz ohne Infrastrukturmanagement.

Vollständig verwaltet

Ein Compute. Keine Entscheidungen über CPU-optimierte, speicheroptimierte oder Instanzklassen, keine zu verwaltende Clusterkonfiguration. Wählen Sie den Standard- oder den leistungsoptimierten Modus, und Databricks wählt automatisch die richtigen Instanz- und Compute-Typen (einzelne VM oder Spark-Cluster) für Sie aus, damit Ihr Team Datenprodukte bereitstellen kann, anstatt Compute zu verwalten.

Performant

Serverless start in Sekunden, nicht in Minuten, lädt Umgebungen aus dem Cache und passt die Größe automatisch an die Auslastung an. Der Standardmodus bietet eine kosteneffiziente Batch-Verarbeitung, während der leistungsoptimierte Modus latenzempfindliche Jobs in der Regel 2x schneller als klassische Cluster ausführt.

Versionslos

Databricks aktualisiert die Runtime kontinuierlich und bleibt dabei vollständig abwärtskompatibel. Die Regressionserkennung heftet Workloads automatisch an stabile Versionen. Mit über 25 Upgrades pro Jahr und einer Erfolgsrate von 99,998 % bei Workloads sparen Teams bis zu 20 % ihrer Engineering-Zeit.

Funktionen

Compute, das einfach funktioniert

Vergessen Sie die Infrastrukturverwaltung und führen Sie Ihre Daten- und KI-Workloads auf einer vollständig verwalteten, automatisch skalierbaren und versionslosen Compute-Plattform aus.

Serverless wird kontinuierlich und automatisch aktualisiert und bleibt dabei vollständig abwärtskompatibel, sodass Workloads ohne Eingreifen weiterlaufen.

Mehr über Versionslosigkeit

Wählen Sie den Standard-Modus für kostenoptimierte Batch-Workloads oder den Performance-Optimized-Modus für latenzempfindliche Jobs, bei dem Jobs in der Regel 2x schneller als in klassischen Clustern ausgeführt werden.

Mehr über Performance-Modi

Wenn einem Task der Speicher ausgeht, erkennt Serverless den Fehler automatisch und startet ihn auf einer größeren VM neu, ohne dass es zu Jobfehlern kommt oder ein manueller Eingriff erforderlich ist.

Mehr über vertikale Autoskalierung

Bibliothekumgebungen werden global zwischengespeichert. Sobald also ein Nutzer in Ihrer Organisation einen Lauf mit einem bestimmten Satz von Paketen startet, ist die Umgebung in Sekundenschnelle für alle anderen bereit.

Mehr über das Umgebungs-Caching

Serverless skaliert die Rechenleistung in Sekunden statt Minuten und passt sie automatisch an die Auslastung an – ganz ohne Clusterkonfiguration.

Mehr über erweiterte Autoskalierung

Serverless wiederholt fehlgeschlagene Aufgaben automatisch und umgeht Ausfälle auf Cloud-Ebene, sodass Pipelines im Zeitplan bleiben, ohne dass der Bereitschaftsdienst eingreifen muss.

Weitere Funktionen

GPU-Unterstützung (A10s, H100s)

Serverless GPU compute ermöglicht ML-Training und GenAI-Workloads, ohne dass ein Infrastrukturmanagement erforderlich ist.

Mehr über Serverless-GPU-Compute

Lakeguard

Der Code jedes Nutzers wird in einem Sandbox-Container ausgeführt. Dies verhindert den Zugriff auf Daten oder Netzwerkverbindungen anderer Nutzer und bietet jedem Team eine Isolation auf Unternehmensniveau, ohne dass separate Cluster erforderlich sind.

Mehr über Serverless-Sicherheit erfahren

Vorausschauende Optimierung

Databricks optimiert die Daten-Layouts von Tabellen automatisch im Hintergrund für eine bessere Performance und Kosteneffizienz, ohne manuelle Abstimmung.

Mehr über Predictive Optimization

Prädiktive I/O

Serverless analysiert Abfragemuster und beschleunigt die Abfrageleistung durch automatisches Prefetching und Indizieren von Daten im Hintergrund – ganz ohne Konfigurationsaufwand.

Mehr über prädiktive I/O

SparkML-Support

Führen Sie verteiltes ML-Training auf Serverless Computing mit SparkML aus, ohne Cluster, Umgebungen oder Infrastruktur zu verwalten.

Mehr über die Unterstützung von SparkML

Auswahl der KI-Infrastruktur

Databricks wählt automatisch den optimalen Instanztyp für jeden Workload aus. Keine Entscheidungen zwischen CPU-optimierten, speicheroptimierten oder Instanzklassen, keine manuelle VM-Auswahl, keine Entscheidung zwischen einzelnen VMs, warehouse oder Spark-Clustern, kein Infrastruktur-Tuning.

Mehr über die Auswahl der KI-Infrastruktur

Sichtbarkeit der Ausgaben auf Workload-Ebene

Verfolgen Sie die compute spend auf Workload-Ebene über system.billing.usage, Gibt Plattformteams volle Transparenz darüber, welche Jobs, Pipelines und Notebooks Kosten verursachen.

Mehr zur Kostentransparenz

Echtzeit-Leistungsdaten

Überwachen Sie die Ausführung in Echtzeit mit Abfrageverlauf und Query Profile, was Ingenieuren und Analysten sofortigen Einblick in die Performance und Engpässe verschafft.

Mehr über Performance-Daten in Echtzeit

Anwendungsfälle

Serverless für jeden Workload

Daten abfragen, ohne die Warehouse-Rechenleistung zu verwalten.

Serverless SQL-Warehouses von Databricks starten in Sekunden und skalieren automatisch je nach Bedarf, sodass Analysten immer compute zur Verfügung steht. Keine Entscheidungen zur Dimensionierung, keine inaktiven Cluster und kein Infrastruktur-Overhead. Einfach schnelle, zuverlässige Abfragen.

Erfahren Sie mehr über Databricks SQL

Preise

Ausgaben im Griff dank nutzungsbasierter Abrechnung

Sie zahlen nur für die Produkte, die Sie tatsächlich nutzen – und das sekundengenau.

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Databricks Apps

Entwickeln Sie Anwendungen mit beliebten Frameworks, serverloser Bereitstellung und integrierter Governance. Liefern Sie leistungsstarke Lösungen für Benutzer ohne komplexe Infrastrukturverwaltung.