Databricks、Brickbuilderプログラムを拡張してUnity Catalog Acceleratorsを追加
本日、Brickbuilder Unity Catalog Acceleratorsを発表いたします。 この プログラム は、システムインテグレーターやコンサルティングパートナーの専門知識と、実績のあるフレームワークや構築済みのコードを組み合わせて、企業が特定の方法論や Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム の機能を迅速に実装できるように支援するものです。 パートナーソリューションとアクセラレータで構成されるBrickbuilderプログラムは、 業界と 移行ソリューションに 焦点を当てて始まり、あらゆる規模の顧客が数ヶ月ではなく数週間でDatabricksデータインテリジェンスプラットフォームを使用してレイクハウスアーキテクチャーをセットアップし、充実させることを支援するアクセラレーターを含むように急速に拡大しました。 今日、Databricksは、生産性を向上させ、価値を最適化するために、顧客のあらゆる段階に適合するアクセラレーターを開発するために、トップパートナーとの協力と投資を続けて
DataFrameの等式関数を使ったPySparkテストのシンプル化
DataFrameの等式テスト関数 は、PySparkのユニットテストを簡素化するためにApache Spark™ 3.5とDatabricks Runtime 14.2で導入されました。 このブログ記事で説明した機能一式は、次期Apache Spark 4.0とDatabricks Runtime 14.3から利用可能になります。 DataFrameの等式テスト関数を使用して、より信頼性の高いDataFrame変換を記述 PySparkでデータを扱うには、DataFrameに変換、集約、操作を適用します。 変換が蓄積されるにつれて、コードが期待通りに動作することをどうやって確信できるでしょうか？ PySparkの等式テストユーティリティ関数は、データを期待される結果と照らし合わせてチェックする効率的で効果的な方法を提供し、予期しない差異を特定して分析プロセスの初期段階でエラーを検出するのに役立ちます。 さらに、デバッグに多くの時間を費やすことなく、即座に対策を講じることができるように、違いを正確に特定する直感的
Apache Spark 構 造化ストリーミングにおけるステートフルパイプラインの最新パフォーマンス改善へのディープダイブ
この投稿は、ステートフル・パイプラインの最新のパフォーマンス改善に関する2部構成のシリーズの第2部です。 このシリーズの最初の部分は、 Apache Spark 構造化ストリーミングにおけるステートフルパイプラインのパフォーマンス改善 でカバーされています。 Project Lightspeedの更新ブログ では、ステートフルパイプラインに追加したさまざまなパフォーマンス改善の概要を紹介しました。 このセクションでは、パフォーマンス分析中に観察されたさまざまな問題を掘り下げ、それらの問題に対処するために実施した具体的な機能強化の概要を説明します。 RocksDBステートストア・プロバイダの改善 メモリ管理 RocksDBは主に メモリ を memtables 、ブロックキャッシュ、その他のピン留めブロックに使用します。以前は、マイクロバッチ内のすべての更新は、 WriteBatchWithIndex を 使用してメモリにバッファリングされていました。 さらに、ユーザーは書き込みバッファとブロックキャッシュの使用に
Apache Spark 構造化ストリーミングにおけるステートフルパイプラインのパフォーマンス改善
イントロダクション Apache Spark™ の 構造化ストリーミング は、Spark SQLエンジン上に構築された、スケーラビリティと耐障害性を提供する人気のオープンソースストリーム処理プラットフォームです。 Databricksレイクハウスプラットフォーム上の ほとんどの増分的および ストリーミングワークロード は、 Delta Live Tables および Auto Loader を含む構造化ストリーミングを利用しています。 ここ数年、あらゆる業界における多様なユースケースにおいて、構造化ストリーミングの使用と採用が 飛躍的に伸びて います。 Databricksでは、1週間に1,400万以上の構造化ストリーミングジョブが実行されており、その数は年間2倍以上のペースで増加しています。 ほとんどの構造化ストリーミングのワークロードは、 分析ワークロードと運用ワークロード...
AIを用いた、マイグレーションのための新たなBrickbuilderソリューションを追加しました！
過去2年間、Databricksは業界、マイグレーション、データおよびAIのユースケースのための革新的なソリューションを構築するために、主要なコンサルティングパートナーと協力してきました。 Databricks Brickbuilder ソリューションと アクセラレータは 、お客様の導入実績を基盤として、 Databricks データインテリジェンスプラットフォームの 可能性を最大限に引き出し、生産 性を向上させ、データから価値を引き出すことができるように、パートナーの経験と知識をパッケージ化したものです。 Databricksは現在までに、レガシーシステムの移行、需要予測、顧客360、リスク管理、製品パフォーマンスなど、 60のパートナーソリューションを立ち上げて います。 最新のマイグレーションBrickbuilderソリューションと、Databricksパートナーがどのようにレイクハウスアーキテクチャへのエンドツーエンドのマイグレーションプロセスを段階的アプローチで支援しているかをご覧ください。 その結果、リ
DatabricksおよびApache Spark™上でのRayオートスケーリングのサポートを発表
Ray はオープンソースの統合コンピュートフレームワークで、分散環境におけるAIとPythonワークロードのスケーリングを簡素化します。 Databricks上でのRay の実行サポートを導入して以来、予測や深層強 化学習からLLMの微調整に至るまで、数多くのお客様が機械学習のユースケースの導入に成功しています。 Rayバージョン2.8.0 のリリースに伴い、Ray on Databricksのオートスケーリングサポートが追加されました。 オートスケーリング は、変動する需要に対してリソースを動的に調整することができるため、不可欠です。 処理のニーズは時間と共に大きく変化する可能性があるため、オートスケーリングにより、最適なパフォーマンスとコスト効率を保証し、手動介入を必要とせずに計算能力と費用のバランスを維持するのに役立ちます。 Databricks上のRayオートスケーリングは、必要に応じてワーカーノードを追加または削除することができ、Sparkフレームワークを活用して分散コンピューティング環境におけるスケーラ
PySparkによるパラメータ化クエリ
PySparkは常にデータを問い合わせるための素晴らしいSQLとPython APIを提供してきました。 Databricks Runtime 12.1とApache Spark 3.4の 時点で、パラメータ化されたクエリは、Pythonicプログラミングパラダイムを使用してSQLでデータをクエリする安全で表現力豊かな方法をサポートしています。 この投稿では、PySparkでパラメータ化されたクエリを作成する方法と、それがあなたのコードにとって良いデザインパターンである場合について説明します。 パラメータは、Sparkコードの再利用やテストを容易にするのに役立ちます。 また、良いコーディングの実践も奨励しています。 この記事では、PySparkのクエリをパラメータ化する2つの異なる方法を示します： PySpark カスタム文字列フォーマット パラメータマーカー 両方のタイプのPySparkパラメータ付きクエリの使い方を見て、組み込みの機能が他の選択肢よりも優れている理由を探ってみましょう。 パラメータ化されたクエリ
Mixtral 8x7B と Databricks モデルサーヴィングのご紹介
reviewed by saki.kitaoka 本日、Databricksは モデルサーヴィングで Mixtral 8x7Bをサポートすることを発表します。Mixtral 8x7BはスパースなMixture of Experts（MoE）オープン言語モデルで、多くの最先端モデルを凌駕するか、あるいはそれに匹敵します。最大32kトークン（約50ページのテキスト）の長いコンテキストを処理する能力を持ち、そのMoEアーキテクチャはより高速な推論を提供するため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やその他の企業ユースケースに理想的です。 Databricks Model Servingは、 プロダクショングレードのエンタープライズ対応プラットフォーム 上で、オンデマンド価格でMixtral 8x7Bへの即時アクセスを提供します。毎秒数千のクエリをサポートし、シームレスな ベクターストア 統合、自動化された品質 モニタリング 、統合 ガバナンス 、アップタイムのSLAを提供します。このエ
オフラインLLM評価：Databricks上での段階的なGenAIアプリケーション評価
背景 RAG（Retrieval-Augmented Generation）がAIを駆使したアプリケーションとの関わり方に革命をもたらす時代において、これらのシステムの効率性と有効性を確保することは、かつてないほど不可欠なことである。DatabricksとMLflowはこの革新の最前線にあり、GenAIアプリケーションの重要な評価のための合理化されたソリューションを提供している。 このブログポストでは、Databricks Data Intelligence Platformを活用いて、GenAIアプリケーションの3つのコアコンポーネント（プロンプト、検索システム、Foundation LLM）の品質を強化および評価し、GenAIアプリケーションの継続的な品質を確保するためのするためにシンプルで効果的な プロセスを紹介する。 ユースケース MLflowのドキュメントの質問に回答し、その結果を評価するQAチャットボットを作成する。 Databricksで外部モデルを設定する Databricksの モデルサービング
レイクハウス・モニタリング: データとAIの品質監視のための統合ソリューション
はじめに Databricks Lakehouse Monitoring (レイクハウス・モニタリング)を使用すると、データからフィーチャー、MLモデルまで、すべてのデータパイプラインを追加のツールや複雑な操作なしに監視できます。 Unity Catalog に組み込まれているため、ガバナンスと並行して品質を追跡し、データとAI資産のパフォーマンスについて深い洞察を得ることができます。Lakehouse Monitoringは完全にサーバーレスなので、インフラストラクチャやコンピュート構成のチューニングを心配する必要はありません。 Lakehouseのモニタリングに対する統一されたアプローチにより、 Databricks Data Intelligence Platform で直接、品質の追跡、エラーの診断、ソリューションの検索が簡単に行えます。Lakehouse Monitoringを最大限に活用する方法を本記事ではご紹介します。 なぜレイクハウス・モニタリングなのか？ データパイプラインは順調に動いているよう