Databricks、dbt Labs、Fivetranと一緒にレイクハウスでモダンデータスタックを構築する5つの理由
Original : Five Reasons to Build your Modern Data Stack on the Lakehouse with Databricks, dbt Labs and Fivetran translate by junichi.maruyama 数年前、クラウドベースのモダンデータ・プラットフォームによって、アナリティクスとそれを支えるツールが実務者の手に渡るようになり、モダンデータ・スタック（MDS）が登場しました。オンプレミスで慎重にサイズを調整したHadoopクラスタの時代は終わり、瞬時に拡張でき、標準SQLを使用して新世代のETLおよびBIツールに接続できるデータウェアハウスに取って代わられました。レイクハウスパターンは、ここ数年で登場した最新の、そしておそらく最も強力なパターンです。データウェアハウスのシンプルさと拡張性、データレイクのオープン性とコスト面の優位性を一体化させたものです。重要なのは、レイクハウスパターンは厳密に加算型であることです。データ実務家として
Databricks on Google Cloud を 発表しました
Databricksはこのたび、Databricks on Google Cloudの提供を開始しました。このDatabricksとGoogle Cloudの共同開発によるサービスは、データエンジニアリング、データサイエンス、分析、機械学習のためのシンプルでオープンなレイクハウスプラットフォームを提供し、これにより、Databricksのケイパビリティと、Google Cloudが提供するデータ分析ソリューションとグローバルなスケーリングの融合が実現します。 オープンなクラウドとデータプラットフォームの融合 DatabricksとGoogle Cloudの共通のビジョンは、オープンスタンダード、オープンAPI、オープンインフラを基盤とするオープンデータプラットフォームです。このパートナーシップは、企業におけるさまざまな選択と柔軟性を可能にし、クラウドおよびオンプレミス環境の双方において、必要なツールを用いたインフラ管理、データアクセスができるようになります。また、オープンなフレームワークやAPIの導入は、マネージ