최고의 기업들이 Serverless 컴퓨트를 사용합니다.
인프라가 아니라 비즈니스 목표를 선택하세요
인프라 관리 없이 자동으로 확장, 업그레이드 및 최적화되는 컴퓨팅에서 데이터 및 AI 워크로드를 실행할 수 있습니다.
완전 관리형
compute 한 개. CPU 최적화, 메모리 최적화, 인스턴스 클래스 중에서 선택할 필요가 없으며, 클러스터 구성을 관리할 필요도 없습니다. 표준 또는 성능 최적화 모드를 선택하면 Databricks가 사용자에게 적합한 인스턴스 및 compute 유형(단일 VM 또는 Spark 클러스터)을 자동으로 선택하므로 팀이 compute를 관리하는 대신 데이터 제품을 출시할 수 있습니다.
고성능
서버리스는 몇 분이 아닌 몇 초 만에 시작되고 캐시에서 환경을 로드하며 워크로드 수요에 맞게 자동으로 크기를 조정합니다. 표준 모드는 비용 효율적인 배치 처리를 제공하는 반면, 성능 최적화 모드는 일반적으로 기존 clusters보다 지연 시간에 민감한 작업을 2배 더 빠르게 실행합니다.
버전리스
Databricks는 완벽한 하위 호환성을 유지하면서 런타임을 지속적으로 업그레이드합니다. 회귀 감지는 워크로드를 안정적인 버전으로 자동으로 고정합니다. 연간 25회 이상의 업그레이드와 99.998%의 워크로드 성공률을 통해 팀은 엔지니어링 시간을 최대 20%까지 절약할 수 있습니다.
그냥 작동하는 compute
인프라 관리는 이제 그만하고 완전 관리형, 자동 확장, 버전리스 compute에서 데이터 및 AI 워크로드를 start 실행하세요.
기타 기능
모든 워크로드를 위한 Serverless
warehouse 컴퓨팅 관리 없이 데이터 쿼리
Databricks Serverless SQL 웨어하우스는 몇 초 만에 시작되고 수요에 맞춰 자동으로 확장되므로 애널리스트는 항상 compute를 바로 사용할 수 있습니다. 크기 조정 결정이 필요 없고 유휴 클러스터나 인프라 오버헤드가 없습니다. 빠르고 안정적인 쿼리만 제공합니다.
사용량 기반 가격 책정으로
지출 통제
사용 제품에 대해 초 단위로 지불합니다.더 자세히 알아보기
Serverless compute로 구동되는 제품에 대해 자세히 알아보세요.
Lakeflow Jobs
심층적인 관측성, 높은 신뢰성, 광범위한 작업 유형 지원을 통해 팀은 모든 ETL, 분석 및 AI 워크플로를 더 효과적으로 자동화하고 오케스트레이션할 수 있습니다.
Databricks SQL
lakehouse 아키텍처를 기반으로 구축된 지능형 자체 최적화 데이터 웨어하우스로, 시장 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다.
Spark Declarative Pipelines
자동화된 데이터 품질, 변경 데이터 캡처(CDC), 데이터 수집, 변환 및 통합된 거버넌스로 배치 및 스트리밍 ETL을 간소화하세요.
노트북
실시간 협업과 간소화된 데이터 사이언스 워크플로를 지원하는 Databricks 협업용 노트북으로 팀 생산성을 높이세요.
Databricks 앱
개발자는 널리 사용되는 프레임워크, 서버리스 배포 및 기본 제공되는 거버넌스를 사용하여 애플리케이션을 제작할 수 있습니다. 복잡한 인프라 관리 없이 사용자에게 영향력 있는 솔루션을 제공합니다.
Lakebase
Postgres는 레이크하우스와 통합되어 최신 운영 워크로드를 위해 구축되었습니다.
다음 단계 수행
관련 콘텐츠
