Lakeflow: ingegneria dei dati agenti unificata

Una pipeline di dati si riferisce solitamente a un processo di spostamento ed elaborazione dei dati in più fasi. Le pipeline sono uno strumento fondamentale per l'ingegneria dei dati e vengono utilizzate per acquisire dati da una sorgente, pulirli, modificarli, arricchirli e renderli utilizzabili. Di conseguenza, le pipeline hanno un ruolo centrale in quasi tutte le iniziative di analisi o AI. Possono essere semplici o complesse e spesso devono gestire dati di tipo diverso (ad esempio, strutturati o non strutturati) e in tempo reale, ed essere in grado di scalare per elaborare grandi quantità di informazioni.

Lo streaming di dati si riferisce ai dati generati in tempo reale e spesso organizzati e consumati tramite flussi. Oggi, sempre più dati vengono generati in tempo reale da sensori, siti web, applicazioni mobili, ecc. Le organizzazioni che desiderano utilizzare flussi di dati per implementare soluzioni quali l'analisi in tempo reale spesso scoprono che questi flussi di dati possono essere difficili da gestire ed elaborare in modo efficiente. Per questo motivo, molti clienti Databricks si affidano alla Data + AI Platform, che offre funzionalità streaming integrate che rendono l'elaborazione dei flussi semplice, efficiente e altamente scalabile.

Databricks fornisce un potente motore di ingegneria dei dati unificato tramite Lakeflow, progettato per gestire tutto, dall'acquisizione alla trasformazione fino all'orchestrazione su larga scala. Le funzionalità principali includono l'acquisizione di dati da un'ampia gamma di fonti con Lakeflow Connect, lo sviluppo e la gestione di pipeline di dati con Lakeflow Spark Declarative Pipelines e l'orchestrazione di flussi di lavoro con Lakeflow Jobs. Queste funzionalità non sono limitate ai data engineer. Gli esperti di SQL e gli utenti non tecnici possono sfruttare lo stesso motore tramite interfacce come l'editor Databricks SQL e Lakeflow Designer, utilizzando SQL, il linguaggio naturale o flussi di lavoro visivi, e beneficiando al contempo delle prestazioni, dell'automazione e dell'affidabilità della piattaforma sottostante. Con Genie Code, i team possono andare oltre con l'ingegneria dei dati agentici, utilizzando l'intelligenza artificiale per generare, perfezionare e ottimizzare le pipeline con piena consapevolezza dei propri dati.

Lakeflow è progettato per tutti i team coinvolti nella creazione di pipeline di dati, non solo per i tecnici di dati dedicati. Gli esperti di SQL e altri utenti non tecnici possono creare, gestire e risolvere i problemi delle pipeline tramite interfacce come l'editor SQL Databricks e Lakeflow Designer, utilizzando SQL, linguaggio naturale o flussi di lavoro visivi. Allo stesso tempo, i team di ingegneria dei dati lavorano sullo stesso motore sottostante, in modo da ottenere comunque le prestazioni, l'automazione e l'affidabilità della piattaforma. Questa base condivisa consente alle organizzazioni di estendere il lavoro della pipeline di dati oltre un singolo team specializzato.

Lakeflow combina acquisizione, trasformazione e orchestrazione in un unico stack di strumenti unificato, senza richiedere soluzioni separate per ciascuna fase. Ciò riduce i costi e i sovraccosti dell'integrazione rispetto alla gestione di più strumenti disconnessi e mantiene i dati sotto governance e tracciabilità integrate e unificate in tutta la pipeline. Componenti come Lakeflow Connect per l'ingestione, Spark Declarative Pipelines per la trasformazione e Lakeflow Jobs per l'orchestrazione vengono eseguiti sullo stesso motore, che ottimizza automaticamente l'uso delle risorse sia per casi d'uso a bassa latta che per casi d'uso a bassa latta e in tempo reale.

Puoi iniziare a utilizzare Lakeflow seguendo il corso gratuito di formazione sull'ingegneria dei dati, un programma progettato per acquisire conoscenze di base sull'ingegneria dei dati in 90 minuti. Da lì, la documentazione di Lakeflow copre tutto ciò che è necessario per iniziare a creare pipeline, inclusi ingestione, trasformazione e orchestrazione. I team che desiderano vedere la piattaforma in azione per primi possono anche guardare le demo di data engineering relative alla piattaforma Databricks Data + AI.