Databricksの検索機能へのインテリジェンスの追加
Databricksワークスペースの検索機能が大幅に改善されました。これらの機能強化は 、 Databricksプラットフォーム内のデータインテリジェンスエンジンであるDatabricksIQ を 基盤として おり、AIを活用したよりインテリジェントな検索エクスペリエンスを提供します。 AIが生成したメタデータを利用した検索 Databricksの検索機能の主なメリットの1つは 、 Unity Catalog で 管理されているデータに対して AIが生成したテーブルとカラムのコメント を 利用できる ことです 。これらのコメントにより、検索エンジンはデータの意味とセマンティクスを理解することができ、より関連性が高く、正確で、実用的な結果を生成するために必要なコンテキストを提供します。 AIが生成するコメントはDatabricksIQによって提供されます。DatabricksIQは、検索ユースケース向けに、様々な業界のスキーマ例からエンタープライズデータ向けに特別にチューニングされた大規模言語モデル（LLM）を採用
『Databricks Assistant for Help 』のご紹介
Databricks Assistant は、Databricks Notebooks、SQLエディタ、およびファイルエディタに統合されたコンテキストを認識するAIアシスタントであり、 UnityカタログでAIが生成したドキュメントを提供 します。 Databricks Assistant for Helpは、AIを使って学習、探索、検索、トラブルシューティング、サポートを受けるための新しい方法です。ユーザーはAIを活用してDatabricksのドキュメントを検索し、機能やエラーに関する質問に答えることができます。また、追加のサポートが必要な場合、サポートチームとの連絡をサポートすることもできます。Databricks Assistant for Helpはどのページからもアクセス可能で、ユーザー名の隣にあるトップナビゲーションバーにあります。 質問をしてみましょう アシスタントに質問することで、製品について学んだり、Databricksでチューニングされた知識でサポートを受けることができます。これらの質問の構成
DatabricksとGoogle Cloudでリアルタイムデータ処理のパワーを解き放つ
Original Blog , 翻訳: junichi.maruyama Databricks Lakehouse Platform の Google Pub/Sub コネクタの正式リリースをお知らせします。この新しいコネクタは、 外部データソースコネクタの広範なエコシステム に追加され、Databricksから直接Google Pub/Subに簡単に登録し、リアルタイムでデータを処理・分析することができます。 Google Pub/Sub connector を使用すると、Pub/Subトピックを介して流れる豊富なリアルタイムデータを簡単に利用することができます。IoTデバイスからのストリーミングデータ、ユーザーインタラクション、アプリケーションログなど、Pub/Subストリームをサブスクライブする機能は、リアルタイム分析および機械学習のユースケースの可能性を広げます： また、Pub/Subコネクタを使用して、Google Cloudからのリアルタイムデータを燃料とする低レイテンシーの運用ユースケースを推進する
Databricksのワークフローを利用したLakehouseのオーケストレーション
Original: Lakehouse Orchestration with Databricks Workflows 翻訳: junichi.maruyama 業界を問わず、組織はレイクハウス・アーキテクチャを採用し、すべてのデータ、アナリティクス、AIのワークロードに統一プラットフォームを使用しています。ワークロードを本番環境に移行する際、組織はワークロードのオーケストレーションの方法が、データとAIソリューションから引き出すことのできる価値にとって重要であることに気づいています。オーケストレーションが正しく行われれば、データチームの生産性を向上させ、イノベーションを加速させることができ、より良いインサイトと観測性を提供でき、最後にパイプラインの信頼性とリソース利用を改善することができる。 Databricks Lakehouse Platformの活用を選択したお客様にとって、オーケストレーションがもたらすこれらの潜在的なメリットはすべて手の届くところにありますが、Lakehouseとうまく統合されたオーケ
Delta Live Tables の一般提供開始を発表
Databricks は本日、 Delta Live Tables（DLT） の Amazon AWS と Microsoft Azure クラウドにおける一般公開、および Google Cloud におけるパブリックプレビューの提供開始を発表しました。このブログでは、DLT が大手企業のデータエンジニアやアナリストをどのように支援し、本番環境に対応したストリーミングとバッチパイプラインの簡単な構築や、 大規模なインフラストラクチャの自動管理、および、新世代のデータ、分析、AI アプリケーションの提供に役立つかについて解説します。 レイクハウスにおけるシンプルなストリーミングとバッチ ETL ETL（抽出・変換・ロード）に対するストリーミング、バッチワークロードの処理は、分析、データサイエンス、機械学習ワークロードの基本的な取り組みです。企業が生み出す膨大なデータ量がこの傾向を加速させています。しかし、未加工の構造化されていないデータを、クリーンで文書化された信頼のおける情報に処理することは、ビジネスの知見を推進す