Progettato per un'archiviazione dei dati aperta e intelligente

L'archiviazione nel lakehouse di Databricks consente di scegliere la posizione di archiviazione e il formato della tabella aperta, Delta Lake o Apache Iceberg™, mantenendo una singola copia dei dati di origine accessibile da qualsiasi motore. Combina tutto ciò con una governance unificata attraverso un unico catalogo per l'indivduazione dei dati e la gestione delle risorse AI, oltre a modelli basati sull'AI che ottimizzano autonomamente i dati per velocità e costi contenuti. Ne consegue la piena proprietà e portabilità dei dati senza vincoli di fornitore.

È pensata per i team che lavorano con dati e AI a cui serve un livello di archiviazione per supportare pipeline ETL, analisi e BI, nonché condivisione dei dati. Le tabelle gestite fungono sia da tabelle batch che da origine e destinazione dello streaming, così l'acquisizione di streaming, i caricamenti in batch e le query interattive si integrano direttamente con Spark Structured Streaming. Inoltre, i team che devono condividere dati live con altre piattaforme, cloud o aree geografiche senza copiarli possono farlo direttamente dalle tabelle Delta Lake o Apache Iceberg.

Delta Lake e Apache Iceberg™ ti consentono di gestire un'architettura lakehouse multicloud che offre le prestazioni di un data warehouse al costo di un data lake, fornendo un rapporto prezzo/prestazioni fino a 6 volte migliore per i carichi di lavoro SQL rispetto ai tradizionali data warehouse nel cloud. In questo modo puoi eseguire carichi di lavoro di analisi e BI direttamente nel tuo data lake anziché spostare i dati in un warehouse separato. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di questi carichi di lavoro, consulta Databricks SQL.

Le tabelle gestite offrono prestazioni di lettura e scrittura di prim'ordine per le tabelle Delta Lake e Apache Iceberg™ già pronte all'uso, con ottimizzazioni dell'archiviazione non disponibili in nessun altro lakehouse. Le tabelle esterne consentono invece di accedere alle tabelle gestite da cataloghi esterni, come Glue, HMS o Snowflake Horizon, pur applicando i controlli di accesso dettagliati di Unity Catalog. Entrambi gli approcci garantiscono dati portabili ed evitano di essere vincolati a un unico fornitore.

Puoi provare l'archiviazione nel lakehouse gratis registrandoti direttamente dalla pagina del prodotto. Se preferisci vederlo prima in azione, puoi guardare una demo che copre Delta Lake 3.0, UniForm e Liquid Clustering. Ulteriori tutorial, tra cui una pipeline CDC con Delta, sono disponibili nella libreria demo di Delta Lake.

L'ottimizzazione predittiva utilizza modelli basati sull'AI per ottimizzare automaticamente le tabelle in base ai dati e ai pattern di utilizzo, garantendo tabelle sempre ottimizzate senza manutenzione manuale. Liquid Clustering è un layout dei dati auto-ottimizzante pronto all'uso che scala con i tuoi dati e senza bisogno di partizioni. I clienti hanno riportato risultati concreti grazie a queste funzionalità: Anker Innovations ha risparmiato il 50% sui costi annuali di archiviazione accelerando le query di oltre 2 volte, mentre Shell ha migliorato le prestazioni delle query di serie storiche fino a 10 volte utilizzando Liquid Clustering.