Databricks

นักพัฒนา (Developers) และนักวิเคราะห์ข้อมูล (Analysts) ต่างชื่นชอบการทำงานบน Databricks เพราะแพลตฟอร์มผสาน User Interface ที่ทันสมัยและใช้งานง่าย เข้ากับความสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือที่จำเป็นสำหรับสภาพแวดล้อมระดับองค์กร การพัฒนา การแก้ไขข้อผิดพลาด และการปรับใช้ระบบเป็นไปอย่างง่ายดาย ตรงไปตรงมา ช่วยให้ทีมมุ่งเน้นไปที่การสร้างคุณค่าทางธุรกิจ แทนที่จะต้องเสียเวลาแก้ไขปัญหาที่เกิดจากเครื่องมือหรือกระบวนการทำงาน

ในด้าน Capacity แพลตฟอร์มนี้ไม่เพียงมอบความสะดวกในการใช้งานด้วยระบบ Serverless Compute สำหรับความต้องการด้านการวิเคราะห์และประมวลผลที่รวดเร็ว แต่ยังมีความยืดหยุ่นด้วยการปรับแต่งการตั้งค่า Cluster อย่างละเอียดสำหรับงานหรือ Workload ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง นอกจากนี้ ยังมีวิธีการพัฒนาสมัยใหม่และเครื่องมือช่วยเหลือที่เสริมด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา

Databricks โดดเด่นในฐานะแพลตฟอร์มที่สามารถจัดการกับกระบวนการไหลของข้อมูล (data pipelines) ได้ครบทุกลักษณะอย่างง่ายดายและมีความน่าเชื่อถือ ไม่ว่าจะเป็นการประมวลผล ETL แบบดั้งเดิม การสตรีม IoT แบบเรียลไทม์ งานวิเคราะห์ หรือการส่งผลลัพธ์ที่คัดสรรแล้วโดยตรงไปยังผู้ใช้ปลายทาง แพลตฟอร์มมีทั้งความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพที่จำเป็นสำหรับ Workload ที่มีความต้องการสูงขององค์กร

1. รากฐานระดับองค์กร
   

   Azure Databricks เป็นแพลตฟอร์มที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความเสถียรและแข็งแกร่ง สามารถขยายขนาดได้ตั้งแต่ Workload เริ่มต้นไปจนถึงระบบระดับ Mission-Critical

   แพลตฟอร์มได้รับการออกแบบให้เป็น Cloud-native และสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Azure เช่น Networking, Security และ Managed Services ได้อย่างเต็มที่ รูปแบบการ Deploy มีความสอดคล้องกัน โดยรองรับทั้งการจัดการ Infrastructure และการ Rollout Code ผ่าน Automation และแนวทาง DevOps ที่ได้รับการยอมรับและใช้งานอย่างแพร่หลาย

2. การกำกับดูแล ความปลอดภัย และความเชื่อถือ
   

   Unity Catalog ทำหน้าที่เป็นแกนหลักด้าน Governance ของแพลตฟอร์ม โดยให้ความสามารถในการค้นหาและจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลในระดับละเอียด (Fine-grained Access Control), การติดตาม Data Lineage และการตรวจสอบย้อนหลัง (Auditability) ครอบคลุมทุก Data Domain

   การเชื่อมต่อกับ Azure Entra Single Sign-On (SSO) ช่วยลดความซับซ้อนในการบริหารจัดการผู้ใช้งาน และช่วยบังคับใช้นโยบายด้าน Identity ให้เป็นมาตรฐานเดียวกันทั่วทั้งองค์กร พร้อมรองรับ Managed Identities และ Service Principals

   นอกจากนี้ Secure Networking เช่น Private Endpoints และ VNET Injection ยังช่วยให้ระบบสอดคล้องกับมาตรฐานด้าน Security และข้อกำหนดด้าน Compliance ขององค์กร

   ความสามารถด้าน End-to-end Lineage และ Observability ช่วยให้สามารถมองเห็น Data Flow ได้อย่างครบถ้วน ทำให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับที่มาของข้อมูลและสร้างความเชื่อมั่นในคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูลได้

3. ความยืดหยุ่นสำหรับทุกเวิร์กโหลด
   

   Azure Databricks รองรับ Workload ที่หลากหลาย ตั้งแต่การ Ingest ข้อมูล IoT ปริมาณมากและงาน Streaming ไปจนถึง Scheduled Batch Pipeline ที่ต้องการประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้

   แพลตฟอร์มช่วยให้องค์กรสามารถสร้างสมดุลระหว่าง Performance และ Cost ได้อย่างเหมาะสม โดยสามารถกำหนดค่า Cluster ได้อย่างยืดหยุ่นสำหรับ Workload ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง และเลือกใช้ Serverless สำหรับกรณีที่ไม่จำเป็นต้องจัดสรร Capacity เต็มรูปแบบ เพื่อลดภาระในการดูแลระบบ

   การรองรับ Open Format ผ่าน Delta Lake ยังช่วยให้ได้คุณสมบัติสำคัญ เช่น ACID Guarantees, Time Travel และ Schema Evolution ขณะเดียวกันยังสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่น ๆ ได้ และช่วยลดความเสี่ยงจาก Vendor Lock-in

4. ระบบนิเวศการบูรณาการ
   

   Azure Databricks สามารถ Integration กับเครื่องมือและบริการต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น เช่น Azure Key Vault, Storage Accounts, Azure Data Factory, dbt และ Microsoft Purview

   ข้อมูลสามารถถูกนำไปใช้งานผ่าน Interface ได้หลากหลายรูปแบบ เช่น Power BI, APIs และ SQL Endpoints ทำให้สามารถรองรับทั้งผู้ใช้งานและระบบหรือ Application ภายนอก

   แพลตฟอร์มยังสามารถทำงานร่วมกับ Azure Data Estate ที่มีอยู่เดิมได้เป็นอย่างดี โดยสามารถทำงานร่วมกับบริการต่าง ๆ เช่น Data Factory, Event Hub และ Synapse โดยไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยน Architecture ครั้งใหญ่

5. การสร้างความพร้อมในการใช้งานผลิตภัณฑ์ข้อมูล
   Azure Databricks รองรับ Operating Model ที่เน้นทั้ง Domain และ Product โดยแต่ละ Domain สามารถสร้าง รับผิดชอบ และเผยแพร่ Data Product ของตนเองภายใต้ Governance ที่กำหนดไว้
   แนวทางดังกล่าวสอดคล้องกับหลักการของ Data Mesh ซึ่งเปิดโอกาสให้แต่ละหน่วยงานหรือ Domain มีความรับผิดชอบต่อข้อมูลของตนเองแบบกระจายศูนย์ ขณะเดียวกันยังคงมี Governance แบบรวมศูนย์ผ่าน Unity Catalog
   Reusable Patterns และ Shared Toolbelt Libraries ช่วยให้ทีมต่าง ๆ สามารถนำแนวทางและเครื่องมือที่ผ่านการกำหนดมาตรฐานแล้วกลับมาใช้ซ้ำ ทำให้การพัฒนา Solution มีความสอดคล้องและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
   Delta Sharing ยังช่วยให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างปลอดภัยระหว่างองค์กร รองรับการทำงานร่วมกับ Partners, Suppliers และ Customers
6. การวิเคราะห์ขั้นสูงและความพร้อมสำหรับ AI
   

   Azure Databricks มีความสามารถด้าน Machine Learning และ AI อยู่ภายในแพลตฟอร์ม ทำให้ Data Scientists สามารถ Train, Deploy และ Serve Models ได้โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพา ML Stack แยกต่างหาก

   แพลตฟอร์มยังรองรับ Large Language Models (LLMs) และ Generative AI ทำให้เหมาะสำหรับการรองรับ Use Case ด้าน Enterprise AI ทั้งในปัจจุบันและในอนาคต

7. การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
   

   Databricks Genie Code และ Genie มอบประสบการณ์การทำงานสำหรับ Developer ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM แบบรวมศูนย์

   LLM ที่ให้บริการผ่านระบบได้รับการแยกตาม Geographic Location เพื่อช่วยรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและให้เป็นไปตามขอบเขตของ Data Processing ที่กำหนด

   Coding Environment ยังสามารถขยายความสามารถด้วย MCP Servers และเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Codex และ Claude Code โดยยังคงเคารพขอบเขตด้าน Governance ของ Unity Catalog เพื่อให้สามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างละเอียด

   Genie สามารถใช้ประโยชน์จาก Data Structures, Metadata และ Code ที่มีอยู่ใน Environment เพื่อสร้างประสบการณ์การพัฒนาที่ราบรื่นยิ่งขึ้น ตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการ Deploy Data Product ใหม่

8. แพลตฟอร์มที่พร้อมรับอนาคต
   

   Databricks ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยลงทุนเพิ่มเติมในความสามารถหลัก เช่น Unity Catalog, AI Workloads และการพัฒนา Delta Lake

   แพลตฟอร์มสร้างอยู่บน Open-source Technologies และ Open Standards เช่น Apache Spark, Delta Lake และ MLflow ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจาก Vendor Lock-in และทำให้ Architecture ขององค์กรสามารถปรับเปลี่ยนและรองรับอนาคตได้ในระยะยาว

ทั้งสองเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างแพลตฟอร์มข้อมูล แต่มีจุดแข็งที่แตกต่างกันในบางด้าน

Microsoft Fabric เป็นโซลูชันที่ครบวงจรสำหรับการสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์ ซึ่งเน้นแนวทางที่เป็นเอกลักษณ์ของ Microsoft อย่างชัดเจน

ในทางกลับกัน Databricks เป็นผลิตภัณฑ์ที่พัฒนายาวนานกว่าและเสถียรภาพที่สูงกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันวิเคราะห์ที่ซับซ้อน แม้ Microsoft Fabric จะพัฒนาอย่างรวดเร็วและสามารถปิดช่องว่างด้าน Feature ได้มากขึ้นเรื่อย ๆ แต่ในปัจจุบัน Fabric ยังคงเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีความเรียบง่ายกว่า ซึ่งมีทั้งข้อดีและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับลักษณะการใช้งาน

การเลือกระหว่างแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง หรือแม้แต่การเลือกใช้ Hybrid Solution มักขึ้นอยู่กับ Skillset ที่องค์กรมีอยู่และลักษณะการใช้งานที่คาดว่าจะเกิดขึ้น

Databricks เปรียบเสมือนเครื่องมือที่มีพลังสูงและสามารถนำมาใช้แก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดได้ ขณะที่ Fabric มักเป็นทางเลือกที่เริ่มต้นได้ง่ายและมีแรงเสียดทานในการนำมาใช้งานต่ำกว่า โดยเฉพาะสำหรับองค์กรที่เพิ่งเริ่มต้นสร้าง Data Platform

หากจำเป็น เราสามารถช่วยให้คำแนะนำในการเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมกับองค์กรได้ และไม่ว่าจะเลือกแนวทางใด เรามั่นใจว่าทั้งสองผลิตภัณฑ์สามารถสร้างคุณค่าให้กับองค์กรได้

Norrin เริ่มนำ Databricks มาใช้งานตั้งแต่ปี 2020 และเป็นหนึ่งใน Partners รายแรก ๆ ในกลุ่มประเทศ Nordic ที่พัฒนา Production Solutions บนแพลตฟอร์มนี้ ทำให้ทีมงานมีประสบการณ์ตรงเกี่ยวกับการทำงานของ Databricks ในสภาพแวดล้อม Production จริง

Norrin ได้พัฒนา Solution ที่ใช้ Databricks ในหลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่ Data Platforms, IoT Data Processing ไปจนถึง Data Quality

ประสบการณ์ของทีมครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม เช่น ภาคธนาคารและบริการทางการเงิน อุตสาหกรรมเคมีและป่าไม้ รวมถึงภาคอสังหาริมทรัพย์