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Il Partner Well-Architected Framework: novità e prospettive future

Linee guida pronte per l'AI, create per tenere il passo con la piattaforma e con il mercato dell'AI.

di David Porter

  • Il Partner Well-Architected Framework (PWAF) fornisce linee guida sull'architettura pronte per l'AI, standard tecnici e best practice di implementazione per i partner che sviluppano su Databricks, si connettono ad esso o condividono dati tramite la piattaforma.
  • Le nuove funzionalità, tra cui l'AI Partner Dev Kit, pattern di architettura ampliati e l'applicazione di riferimento open source Firefly, aiutano i partner ad accelerare lo sviluppo, semplificare le integrazioni e adottare pattern di progettazione collaudati.
  • Evolvendosi continuamente insieme alla piattaforma Databricks e al mercato dell'AI, il PWAF aiuta i partner a creare prodotti differenziati più velocemente, a misurare l'impatto dell'adozione e a sbloccare nuove opportunità di crescita.

A febbraio abbiamo lanciato il Partner Well-Architected Framework (PWAF), trasformando le nostre linee guida per i partner da PDF statici in risorse pronte per l'AI. Per la prima volta, copre tutte e tre le nostre architetture partner principali: Built-On, Connected e Data Collaboration. Nella mia sessione di lancio di PWAF al PKO, ho parlato della finestra di innovazione: il momento in cui il ritmo del cambiamento in Databricks e in tutto il mercato rende possibile una classe di prodotti completamente nuova. Ogni funzionalità che rilasciamo è un'opportunità per creare un prodotto nuovo e differenziato, spesso con un nuovo flusso di entrate associato.

Come si può vedere dagli annunci di questa settimana relativi alla piattaforma Databricks e al nostro programma partner, questa finestra continua ad ampliarsi. Abbiamo creato il PWAF come guida abilitata per l'AI utilizzando strumenti AI. Il nostro obiettivo è tenere il passo con le novità rilasciate da Databricks, muovendoci alla velocità del prodotto e del mercato dell'AI. Ecco quindi un riepilogo di cosa sia il PWAF, uno sguardo a ciò che abbiamo aggiunto da febbraio e un'anteprima di dove lo porteremo in futuro.

Ancorati all'architettura

Il PWAF parte dal suo centro di architettura. Si basa sui principi di architettura ottimale che già conoscete (i Well-Architected Framework del cloud e la Databricks Lakehouse Architecture) e li focalizza sui pattern effettivamente utilizzati dai nostri partner: creare il proprio prodotto su Databricks, connettersi al Databricks dei clienti per eseguire job per loro conto o condividere i propri prodotti di dati tramite il marketplace di Databricks. Poiché i partner creano sempre più applicazioni di dati e AI, agenti ed esperienze basate sull'AI su Databricks, il PWAF fornisce un insieme comune di pattern e standard che aiutano ad accelerare lo sviluppo, allineandosi al contempo con le best practice della piattaforma.

Abbiamo creato linee guida per tutte e tre queste architetture partner: Built-On, Connected e Data Collaboration. Per i partner Built-On, il punto di riferimento è Firefly Analytics, la nostra implementazione di riferimento. L'intero centro di architettura è progettato per essere pronto per l'AI, in modo da poterlo indicare al proprio agente di codifica e iniziare a sviluppare.

Oltre ai pattern, il centro di architettura definisce gli standard tecnici che ogni integrazione deve soddisfare, stabiliti in base agli stessi criteri di convalida utilizzati dal nostro team di partner engineering. Mostra inoltre come instrumentare la soluzione in modo che l'adozione e l'impatto sulle DBU siano misurabili, fornendo i dati utili per salire di livello nei tier dei partner e aumentare i vantaggi GTM.

Mattoncino dopo mattoncino: le novità da febbraio

Come ha detto Stephen, abbiamo aggiunto molti mattoncini al muro.

  • Il Databricks AI Partner Dev Kit. Abbiamo pacchettizzato oltre 15 competenze sviluppate dall'AI che il vostro agente di codifica può utilizzare, coprendo pattern di integrazione, strumentazione di telemetria e persino la preparazione per la chiamata di convalida del partner. Ogni competenza è completamente testata e viene fornita con la propria suite di test. Invece di leggere un pattern e implementarlo nuovamente a mano, potete passare la competenza all'agente di codifica che preferite e lasciare che sviluppi seguendo standard approvati e ben strutturati. A febbraio ho mostrato in una demo come creare un'integrazione JDBC con PWAF; ci sono voluti circa 20 prompt di interazione con uno strumento di codifica, sfruttando la mia esperienza personale con Databricks. Con il Dev Kit, la stessa integrazione è stata realizzata in un colpo solo, e i partner ci dicono che stanno ottenendo lo stesso risultato con i loro progetti. Potete così dedicare il vostro tempo a ciò che rende unico il vostro prodotto, anziché a come installare un connettore o implementare un user-agent.
  • Linee guida sui pattern nuove e ampliate. Da febbraio abbiamo pubblicato una copertura completamente nuova per Clean Rooms, software-defined storage e app del Marketplace, e aggiornato le nostre linee guida e standard sulle funzionalità in più rapida evoluzione: Genie, Lakebase e onboarding dei server MCP. Man mano che Databricks lancia nuove funzionalità e che emergono nuovi pattern e standard, continueremo ad aggiungere ulteriori linee guida al PWAF.
  • Firefly è ora open source. Firefly Analytics, l'implementazione di riferimento che abbiamo creato per i partner Built-On, è disponibile come repository di Databricks Labs che potete clonare oggi stesso. Include esempi funzionanti delle parti più complesse della creazione di un'app su Databricks: flussi di autenticazione, IAM e SSO/SPN; sicurezza e scalabilità di livello enterprise; app integrate e AI. Prendetelo come punto di partenza, estendetelo, personalizzatelo e, se trovate un pattern che manca, segnalatecelo e lo aggiungeremo.

Partner Engineering nell'era dell'AI

Il modo in cui i partner e Databricks sviluppano insieme è cambiato e continuerà a evolversi con l'era dell'AI. Ciò che prima passava tra i nostri ingegneri e i vostri ora può essere gestito da agente ad agente, liberando entrambi i team per affrontare i complessi problemi di architettura che possiamo risolvere solo insieme.

I nostri partner engineer sono costruttori, e questo è il modo in cui sviluppiamo al vostro fianco: non con una singola competenza, ma con una suite completa. Le competenze gestiscono il lavoro di integrazione di routine, le linee guida sull'architettura affrontano le decisioni di progettazione più difficili e le implementazioni di riferimento come Firefly forniscono al vostro agente un esempio pratico a cui fare riferimento. A parte sedersi alla vostra tastiera, è la cosa più vicina ad avere il nostro team che sviluppa insieme a voi, e il nostro obiettivo è aiutare ogni partner a muoversi più velocemente.

Questo è l'effetto moltiplicatore che cerchiamo insieme. Consentire a un partner di sviluppare più velocemente è un processo lineare; consentire a ogni partner di creare prodotti profondi e differenziati è il modo in cui miriamo a trasformare questo aspetto in una crescita esponenziale per tutta la nostra base clienti comune.

La finestra è aperta

La finestra dell'innovazione è aperta proprio ora e premia i partner che sviluppano soluzioni profonde e differenziate: utilizzando una parte maggiore della nostra piattaforma per creare qualcosa che i concorrenti non possono eguagliare e che non si potrebbe creare altrove.

È tutto attivo oggi. Indicate al vostro agente di codifica il centro di architettura, importate il Dev Kit e clonate Firefly. Diteci cosa rilasciate, o cosa ci manca, tramite il Partner Portal.

Continueremo a rilasciare nuovi pattern, competenze, implementazioni di riferimento e demo. Aggiungete il centro di architettura ai preferiti e indirizzate i vostri strumenti verso di esso, perché questo è un framework in continua evoluzione, che si muove rapidamente e che andrà sempre più veloce. Siamo solo all'inizio, ma siamo entusiasti di ciò che stiamo creando e del fatto di poterlo fare con una rete di partner così forte. Costruiamolo insieme, mattoncino dopo mattoncino.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale

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