Lakeflow: data engineering agentico unificato

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 il data engineering 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 dei 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 mobile, ecc. Le organizzazioni che intendono utilizzare lo streaming dei dati per implementare soluzioni quali l'analisi in tempo reale spesso riscontrano difficoltà nella gestione e nell'elaborazione efficienti di questi flussi di dati. Per questo motivo, molti clienti Databricks si affidano alla Data + AI Platform e alle sue funzionalità streaming integrate che rendono semplice, efficiente e altamente scalabile l'elaborazione dei flussi.

Databricks fornisce un potente motore di data engineering unificato tramite Lakeflow, progettato per gestire l'intero processo, 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 spingersi oltre con il data engineering agentico, utilizzando l'AI agentica per generare, perfezionare e ottimizzare le pipeline con la piena consapevolezza dei propri dati.

Lakeflow è pensato per tutti i team che si occupano di creazione di pipeline di dati, non solo per i data engineer dedicati. Gli esperti di SQL e altri utenti non tecnici possono creare, gestire e risolvere i problemi delle pipeline tramite interfacce come l'editor Databricks SQL e Lakeflow Designer, utilizzando SQL, linguaggio naturale o flussi di lavoro visivi. Allo stesso tempo, i team di data engineering possono lavorare sullo stesso motore sottostante, in modo da ottenere le stesse prestazioni, automazione e affidabilità della piattaforma. Grazie a questa base condivisa, le organizzazioni possono estendere le attività delle pipeline dei dati, senza limitarsi a un singolo team specializzato.

Lakeflow combina acquisizione, trasformazione e orchestrazione in un unico stack di strumenti unificato, senza bisogno di soluzioni separate per ciascuna fase. Ciò riduce i costi e l'overhead d'integrazione rispetto alla gestione di più strumenti senza alcuna relazione tra loro e mantiene i dati sotto una governance e un lineage integrati e unificati per tutta la pipeline. Componenti come Lakeflow Connect per l'acquisizione, 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 i casi d'uso batch che per quelli in tempo reale.

Puoi iniziare a utilizzare Lakeflow seguendo il corso gratuito sul data engineering, un programma pensato per acquisire conoscenze di base sul data engineering in 90 minuti. Successivamente, la documentazione su Lakeflow copre tutto quello che serve per iniziare a creare pipeline, inclusi acquisizione, trasformazione e orchestrazione. I team che desiderano vedere prima la piattaforma in azione possono guardare le demo di data engineering relative alla Databricks Data + AI Platform.