Azure Databricks

Utvecklare och analytiker gillar att arbeta med Databricks. Den kombinerar ett skarpt, användarvänligt gränssnitt med den mognad och tillförlitlighet som krävs i företagsmiljöer. Att bygga, felsöka och distribuera är enkelt, vilket gör att teamen kan fokusera på att skapa affärsvärde istället för att kämpa med olika verktyg.

När det gäller kapacitet erbjuder plattformen både användarvänlighet med serverlös beräkning för snabba analytiska och bearbetningsbehov, samt flexibilitet med justerbara klusterkonfigurationer för prestandakritiska arbetsbelastningar. Moderna utvecklingsmetoder och AI-förstärkta hjälpfunktioner finns också tillgängliga för att förbättra utvecklarnas produktivitet.

Databricks utmärker sig som en plattform som kan hantera hela spektrumet av datapipelines med lätthet och tillförlitlighet. Oavsett om det gäller traditionell ETL-bearbetning, realtidsströmning av IoT, analytiska arbetsbelastningar eller att leverera kurerade resultat direkt till slutanvändare, erbjuder den flexibilitet och prestanda för våra mest krävande kunder.

1. Enterprise Grade
   Azure Databricks är en beprövad och robust plattform som kan skalas med era växande behov, från de första initiativen till affärskritiska system. Den är molnbaserad från grunden och byggd för att utnyttja Azures kapabiliteter såsom nätverk, säkerhet och hanterade tjänster. Distributionsmodellen är konsekvent, med infrastruktur och produktionssättningar  väl stödda genom automatisering och etablerade DevOps-praktiker.
   
   
2. Governance, säkerhet och tillit 
   Unity Catalog fungerar som ryggraden för governance och erbjuder centraliserad data discovery, detaljerad åtkomstkontroll, spårning av data linage och möjlighet till revision över alla datadomäner. Azure Entra ger er enkel inloggning (SSO), förenklar användarhantering och upprätthåller identitetspolicys på företagsnivå, med stöd för Managed Identities och tjänsteprincipaler. Säkra nätverksalternativ som privata endpoints och VNET-injektion säkerställer att säkerhetsstandarder och efterlevnadskrav uppfylls. End-to-end spårbarhet och insyn ger full överblick över dataflöden, vilket säkerställer tillförlitlighet och förtroende för er data.
   
   
3. Flexibilitet för alla typer av workloads 
   Azure Databricks stödjer ett brett spektrum av workloads, från högvolym IoT-inhämtning och strömmande användningsfall till schemalagda batch-pipelines med förutsägbar prestanda. Plattformen möjliggör en bra balans mellan prestanda och kostnad, med flexibla klusterkonfigurationer för krävande workloads och serverlösa alternativ som minskar den operativa belastningen (och kostnaden) när full kapacitet inte behövs. Användandet av open source via Delta Lake ger ACID-compliance, time travel och schema evolution, samtidigt som interoperabilitet med andra verktyg bibehålls och inlåsning undviks.
   
   
4. Ekosystem för Integrationer
   Azure Databricks integreras smidigt med ett brett utbud av verktyg och tjänster, inklusive Azure Key Vault, Storage Accounts, Azure Data Factory, dbt och Microsoft Purview. Data kan konsumeras via flera gränssnitt såsom Power BI, API:er och SQL-endpoints, vilket stödjer både mänskliga användare och externa system eller applikationer. Plattformen fungerar också väl med befintlig Azure-data, tillsammans med tjänster som Data Factory, Event Hub och Synapse utan att större arkitektoniska förändringar krävs.
   
   
5. Dataprodukter
   Azure Databricks stödjer ett domän- och produktorienterat arbetssätt, där varje domän kan bygga, äga och publicera styrda dataprodukter. Detta passar väl med data mesh-principer genom att möjliggöra decentraliserat ägarskap samtidigt som centraliserad styrning bibehålls via Unity Catalog. Återanvändbara mönster och delade bibliotek hjälper team att implementera lösningar konsekvent och effektivt. Delta Sharing möjliggör säker datautbyte över organisationsgränser, vilket stödjer samarbete med partners, leverantörer och kunder.
   
   
6. Avancerad analys och AI-beredskap 
   Azure Databricks inkluderar inbyggda funktioner för maskininlärning och AI, vilket gör att data scientists kan träna, distribuera och tillhandahålla modeller utan att behöva en separat ML-stack. Plattformen erbjuder även stöd för stora språkmodeller och generativ AI, vilket gör den väl lämpad för nuvarande och framtida AI-användningsfall i företag.
   
   
7. Framtidssäker plattform 
   Databricks utvecklas i stadig takt, med kontinuerliga investeringar i att förbättra kärnfunktioner som Unity Catalog, AI-arbetsbelastningar och förbättringar av Delta Lake. Plattformen är byggd på öppen källkod och öppna standarder som Apache Spark, Delta Lake och MLflow, vilket minskar risken för inlåsning och håller arkitekturen flexibel över tid.

Båda är utmärkta verktyg för att bygga dataplattformar, med sina styrkor inom något olika områden. Microsoft Fabric är ett omfattande erbjudande för att bygga en centraliserad, mycket Microsoft-inriktad dataplattform. Databricks är å andra sidan en mer mogen produkt, särskilt för komplexa analytiska applikationer. Även om Fabric snabbt närmar sig många funktionsgap är det fortfarande den enklare produkten, både på gott och ont.

Valet mellan plattformarna – eller en hybridlösning – baseras ofta på tillgänglig kompetens och förväntad användning. Databricks är den tunga hammaren som kan användas för att lösa de svåraste problemen, medan Fabric ofta ger den mest friktionsfria lösningen, åtminstone för organisationer som just börjat med dataplattformar. Vi hjälper dig gärna med valet om det behövs – och oavsett vilken väg du väljer är vi säkra på att ingen av produkterna kommer att göra dig besviken.