Azure Databricks

Databricks on alusta, jonka parissa kehittäjät ja analyytikot viihtyvät. Siinä yhdistyy selkeä ja moderni käyttöliittymä yrityskäytössä vaadittuun vakauteen ja luotettavuuteen. Ratkaisujen kehittäminen, testaaminen ja käyttöönotto on suoraviivaista, mikä vapauttaa tiimit keskittymään varsinaisen liiketoiminta-arvon tuottamiseen työkalujen hallinnan sijaan.

Kapasiteetin ja suorituskyvyn osalta alusta mukautuu erilaisiin tarpeisiin. Serverless-laskenta mahdollistaa nopean ja vaivattoman analyysin sekä kevyemmän käsittelytyön. Tarkasti konfiguroitavat klusterit tarjoavat puolestaan täyden hallinnan suorituskykykriittisiin työkuormiin. Kehittäjien työn tueksi on tarjolla modernit kehityskäytännöt sekä tekoälyä hyödyntävät työkalut, jotka lisäävät tuottavuutta.

Databricks mahdollistaa koko dataputken hallinnan yhdellä alustalla. Olipa kyse perinteisestä ETL-prosessoinnista, reaaliaikaisesta IoT-datan suoratoistosta, analyyttisistä työkuormista tai valmiiden tulosten tarjoamisesta suoraan loppukäyttäjille, Databricks tarjoaa vaativimpienkin käyttötarpeiden edellyttämän joustavuuden ja suorituskyvyn.

1. Yritystason perusta
   Azure Databricks on vakiintunut ja vakaa alusta, joka skaalautuu ensimmäisistä työkuormista aina liiketoimintakriittisiin järjestelmiin. Se on suunniteltu pilvinatiiviksi ja hyödyntää Azuren keskeisiä ominaisuuksia, kuten verkotusta, tietoturvaa ja hallittuja palveluita. Käyttöönottomalli on johdonmukainen, ja sekä infrastruktuurin että koodin julkaisut ovat hyvin tuettuja automaation ja vakiintuneiden DevOps-käytäntöjen avulla.
   
   
2. Hallinta, tietoturva ja luottamus
   Unity Catalog toimii hallinnan selkärankana ja mahdollistaa keskitetyn datan löydettävyyden, hienojakoisen käyttöoikeushallinnan, tiedon elinkaaren seurannan sekä auditoinnin kaikissa datadomaineissa. Azure Entra -kertakirjautuminen (SSO) yksinkertaistaa käyttäjähallintaa ja varmistaa organisaation laajuiset identiteettikäytännöt, tukien myös hallittuja identiteettejä ja palvelutunnuksia. Turvalliset verkkoratkaisut, kuten private endpointit ja VNET-injektio, varmistavat yhteensopivuuden yritystason tietoturva- ja vaatimustenmukaisuusvaatimusten kanssa. Kokonaisvaltainen tiedon elinkaaren seuranta tarjoaa täyden näkyvyyden datavirkoihin, mikö lisää jäljitettävyyttä ja luottamusta dataan.
   
   
3. Joustavuus kaikille työkuormille
   Azure Databricks tukee laajaa kirjoa työkuormia aina suurivolyymisestä IoT-datan sisäänotosta ja reaaliaikaisesta suoratoistostaajastettuihin eräajoihin, joiden suorituskyky on ennustettavaa. Alusta mahdollistaa käytännöllisen tasapainon suorituskyvyn ja kustannusten välillä: vaativiin työkuormiin on tarjolla joustavat klusterikokoonpanot ja kevyempiin tarpeisiin serverless-vaihtoehdot, jotka vähentävät operatiivista kuormaa silloin, kun täyttä kapasiteettia ei tarvita. Sitoutuminen avoimiin formaatteihin Delta Laken kautta tarjoaa ACID-takuut, time travel -toiminnot ja skeeman evoluution säilyttäen yhteentoimivuuden muiden työkalujen kanssa välttäen toimittajalukon.
   
   
4. Integraatioekosysteemi
   Azure Databricks integroituu sujuvasti laajaan joukkoon työkaluja ja palveluita, kuten Azure Key Vault, Storage Accounts, Azure Data Factory, dbt ja Microsoft Purview. Dataa voidaan hyödyntää useiden eri rajapintojen kautta, kuten Power BI:n, API-rajapintojen ja SQL-endpointien avulla, tukien sekä loppukäyttäjiä että ulkoisia järjestelmiä ja sovelluksia. Alusta toimii hyvin yhteen olemassa olevan Azure-dataekosysteemin kanssa, esimerkiksi Data Factoryn, Event Hubin ja Synapsen rinnalla, ilman merkittäviä arkkitehtuurimuutoksia.
   
   
5. Datatuotteisiin perustuva toimintamalli
   Azure Databricks tukee domain- ja tuotepohjaista toimintamallia, jossa kukin domain voi rakentaa, omistaa ja julkaista hallittuja datatuotteita. Tämä vastaa hyvin data mesh -periaatteita mahdollistamalla hajautetun omistajuuden samalla kun keskitetty hallinta säilyy Unity Catalogin kautta. Uudelleenkäytettävät mallit ja jaetut työkalukirjastot nopeuttavat ratkaisujen yhdenmukaista toteutusta tiimien välillä. Delta Sharing mahdollistaa turvallisen datan jakamisen organisaatiorajojen yli tukien yhteistyötä kumppaneiden, toimittajien ja asiakkaiden kanssa.
   
   
6. Kehittynyt analytiikka ja tekoälyvalmius
   Azure Databricks sisältää valmiit koneoppimisen ja tekoälyn ominaisuudet, joiden avulla data-asiantuntijat voivat kouluttaa, ottaa käyttöön ja ajaa malleja ilman erillistä koneoppimisalustaa. Alusta tukee myös suuria kielimalleja ja generatiivista tekoälyä, mikä tekee siitä hyvin soveltuvan sekä nykyisiin että nouseviin yritystason AI-käyttötapauksiin.
   
   
7. Tulevaisuuden kestävä alusta
   Databricks kehittyy tasaisella tahdilla ja siihen investoidaan jatkuvasti esimerkiksi Unity Catalog, AI-työkuormien ja Delta Laken kehityksen osalta. Alusta perustuu avoimen lähdekoodin teknologioihin ja avoimiin standardeihin, kuten Apache Sparkiin, Delta Lakeen ja MLflow’hun, mikä vähentää toimittajalukon riskiä ja pitää arkkitehtuurin joustavana myös pitkällä aikavälillä.

Molemmat ovat erinomaisia työkaluja data-alustojen rakentamiseen, mutta niiden vahvuudet painottuvat hieman eri alueille. Microsoft Fabric on kokonaisvaltainen ratkaisu, joka tukee keskitettyä ja vahvasti Microsoft-ekosysteemiin nojaavaa lähestymistapaa data-alustoihin. Databricks puolestaan on erityisesti vaativissa analytiikkaratkaisuissa kypsempi tuote. Vaikka Fabric kehittyy nopeasti ja kuroo umpeen monia toiminnallisia eroja, se on edelleen kokonaisuutena yksinkertaisempi ratkaisu sekä hyvässä että huonossa mielessä.

Alustan valinta tai hybridimalli näiden välillä perustuu usein myös käytettävissä olevaan osaamiseen ja odotettuihin käyttötapauksiin. Databricks on raskaan sarjan työkalu, joka soveltuu kaikkein vaativimpien ongelmien ratkaisemiseen, kun taas Fabric tarjoaa usein matalimman kynnyksen vaihtoehdon erityisesti organisaatioille, jotka ovat vasta aloittamassa data-alustojen rakentamista. Tarvittaessa autamme teitä valinnan tekemisessä. Riippumatta siitä, mihin ratkaisuun päädytte, voitte luottaa siihen, että kumpikaan vaihtoehto ei tuota pettymystä.