サーバーレスの手軽さ、AIとのシームレスな統合、そしてコスト効率の向上──Google Cloud 上の Databricks が、あなたのデータ基盤を次のステージへ導きます。
によって ケイティ・カミスキー, ドリュー・ハード, ディロン・ボストウィック, ジェフ・フレッチャー 、 デイブ・ネットルトン による投稿
2021年のGoogle Cloud Platform（GCP）でのローンチ以来、Google Cloud上のDatabricksは、1500以上の共同顧客に対して、Databricks Data Intelligence PlatformとGoogle Cloudの規模、柔軟性、革新性を組み合わせた緊密に統合された体験を提供してきました。これらの共同顧客をサポートするため、DatabricksとGoogle Cloudは昨年、急速な成長を遂げました。Databricksは最近の四半期で60%以上のYoY成長を見ており、2024年の第4四半期にはGoogle Cloudが120億ドルの収益を上げ、YoYで30%増加しました。Google Cloudの顧客は、ソフトウェア、データ、生成AI、セキュリティオファリングなど、何十億ドルもの商品をGoogle Cloud Marketplaceを通じて購入しています。MarketplaceでのDatabricksを試すことができ、私たちは平均して月に400以上のサインアップを得ています。今では、私たちは一連の強力な強化を提供し、顧客がGoogle Cloud上で大規模にデータとAIを組み合わせ、他のクラウドのデータと統合することを真に可能にしました。
過去4年間で、私たちのパートナーシップは共有ビジョンから実際の影響を与える堅牢なプラットフォームに進化しました。完全にサーバーレスな体験、オープンなレイクハウスアーキテクチャへのネイティブサポート、GeminiやAxion VMのようなGoogleの革新との統合により、企業はより迅速に革新し、データスタックを近代化し、統合データとAIの全潜在能力を解放することが可能になりました。これらすべては、Unity Catalogを通じてシームレスに統合され、管理されており、データとAIのワークロード全体で一貫したアクセス制御と統一された体験を保証しています。また、最近ではAnthropicとの画期的なパートナーシップを発表し、DatabricksでClaudeモデルを第一パーティのオプションとして提供することを開始しました。これは、最新のフロンティアモデル、Claude 3.7 Sonnetから始まります。これにより、顧客は自分たちのレイクハウス内で直接、自分たちのデータを理解するインテリジェントエージェントを構築し、デプロイすることが可能になります。Google Cloudと共に、顧客は自社の独自データに基づいた強力なエージェントアプリケーションを迅速に構築することができます。
インフラストラクチャの管理なしでスケールアップしたい組織を支援するために、Google Cloud上のDatabricksは現在、一般に利用可能な完全なサーバーレス体験を提供しています。これには、サーバーレスのSQL、ノートブック、ワークフロー、DLTパイプラインが含まれ、チームは自動リソース管理と高速起動時間でデータワークフローを即座に構築し、実行することができます。このサーバーレス基盤は、CPU/GPUモデルの提供、Foundation Model API、AIゲートウェイ、ベクトル検索、サーバーレスAutoML、AI関数、AIプレイグラウンド、Lakehouseモニタリング、エージェントフレームワークと評価など、増え続ける生成型AI機能のスイートも支えています。
これらの機能は、データチームとビジネスユーザーの両方がより迅速に反復処理を行い、運用上のオーバーヘッドを削減し、データとAIアプリケーションの構築に集中する時間を増やすのに役立ちます - インフラストラクチャの管理ではありません。
Databricks Data Intelligence Platformは、Google Cloudの最先端技術と深く統合されており、データプラットフォームに最良の両方のアプローチをもたらします。例えば、Geminiは、Googleの多モーダル大規模言語モデルで、Databricksと簡単かつ安全に統合でき、チームが構造化データと非構造化データを跨いでインテリジェントなエンドツーエンドのエージェントを構築するのに役立ちます。迅速なエンジニアリングからベクトル検索まで、DatabricksはGoogle Cloudの安全でスケーラブルなプラットフォーム上で完全なAIワークフローを可能にします。最高水準の技術間の統合のもう一つの例は、GCPの新しいAxionベースのC4A仮想マシンへのDatabricksのサポートで、カスタムTitanium SSDにより価格性能が大幅に向上しています。DatabricksクラスターとマネージドSparkと組み合わせて使用すると、このハードウェアは、一般目的のマシ ンの前世代と比較して、複雑なデータ処理パイプライン全体で最大60％の価格性能の改善を可能にします。
多くの顧客にとって、DatabricksをネイティブのGCPサービスと接続する能力は重要であり、それがまさに私たちの共同投資が可能にしたことです。顧客は現在、BigQueryのDelta Lakeに対する第一級のサポートを活用することができ、BigQueryのクエリと統合された一度書き込み型のLakehouseアーキテクチャを可能にします。そして、BigQuery Federation via Unity Catalogを使用すると、顧客は既存のGCPデータスタック全体でオープンでLakehouse対応のガバナンスレイヤーを標準化することができ、両プラットフォーム間で一貫したカタログ化とデータ系統を維持しながらです。
さまざまな業界の企業が、データとAIを使ってビジネスを変革するために、Google Cloud上のDatabricksを使用しています。
“Google Cloud上でのDatabricksの運用は、私たちのビジネス全体でAIをスケールする方法を効率化しました。Lakehouse FederationやUnity Catalogのようなツールを使って、技術的な負債を減らし、ガバナンスを改善し、モデルの実験を加速させることができました。これらはすべて、安全で統一されたプラットフォーム上で行われました。”— Sachin Kulshrestha、MondelēzのグローバルMLエンジニアリングおよびオペレーションズリード
Digital Turbineは、Google Cloud上のDatabricksを使用して、顧客をより深く理解しています。
「Databricks SQL ServerlessでSQLクエリを最適化し、Googleパートナーと協力することで、ホスティング費用とDatabricksの全体的な使用量で月に数万ドルを節約しました。」— データ管理ディレクター、デジタルタービン、ダン・フェランテ
Uplightは、Google Cloud上のDatabricksを使用して、半分の時間でサービスを立ち上げます。
"私たちは、データを取り込み、準備し、分析するために、Databricksで月に30,000のSparkジョブを実行しています。Databricks MLflowとVertex AIを使用することで、新しいサービスの開発時間を半分にし、新しい予測型機械学習（ML）モデルの展開を加速しました。”— Daniel Coll、シニアデータエンジニア、Uplight
私たちはまだ始まったばかりです！Google Cloud Next 2025に参加して、DatabricksとGoogle Cloudがどのようにして次世代のデータインテリジェンスを推進しているかをご覧ください。DatabricksはNext ‘25のシグネチャースポンサーとして誇りを持って参加し、Google Cloud上のDatabricksを使用して企業がデータとAIの全ポテンシャルを解放する方法を紹介します。Digital Turbineとのデータインテリジェンスの力についてのセッションを開催し、Google Cloud、Anthropic、Oracle、SAPと共にエンタープライズAIパネルに出演し、Google Axion VMsセッションでの価格パフォーマンスと効率性の 利点を共有し、パートナーパネルでデータ民主化のベストプラクティスを強調します。ブース#1930で私たちを訪れるか、カスタマーレセプションに参加するために登録してください。
Databricks on Google Cloud を 14 日間無料でお試しいただけます。DatabricksまたはGoogle Cloudの担当者と連絡を取り、今日からあなたの組織に統一データとAIを導入する方法を学んでください。
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