Intro to Supported Workloads on the Databricks Lakehouse Platform

Summary

Das Databricks Lakehouse-Plattform ist eine innovative Lösung, die Datenanalyse, -transformation und -orchestrierung vereint. Sie unterstützt SQL-Analysen, BI-Aufgaben und bietet in Echtzeit Geschäftsinsights. Durch automatisierte ETL-Pipelines, Delta Live Tables und Databricks-Workflows ermöglicht die Plattform effiziente Dateningestion, -transformation und -orchestrierung. Datenanalysten und -ingenieure können auf einer Plattform zusammenarbeiten, was zu schnellen und zuverlässigen Analysen führt. Die Plattform reduziert Infrastrukturkosten und bietet eine einheitliche Governance, um Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten.

Takeaways

• 🌟 Databricks Lakehouse-Plattform unterstützt Data Warehousing-Workloads mit Databricks SQL und serverlosen SQL-Diensten.
• 🚀 Traditionelle Data Warehouses können den Anforderungen der modernen Geschäftswelt nicht mehr gerecht werden, während Databricks Lakehouse innovative Lösungen bietet.
• 💡 Databricks Lakehouse-Plattform reduziert Infrastrukturkosten im Schnitt um 20 bis 40 Prozent durch Cloud-Datenbanken mit größerer Skalierung und Elastizität.
• 🧩 Die Plattform vereint Analyse- und BI-Tools, um eine vereinfachte Architektur zu ermöglichen und eine einheitliche Analyse zu unterstützen.
• 🛠️ Dateningenieure können mit Databricks Lakehouse-Plattform Daten einfach einlesen, transformieren, verarbeiten, planen und liefern, um die Komplexität von ETL-Workflows zu automatisieren.
• 🔍 Databricks Lakehouse bietet Delta Live Tables (DLT) an, eine ETL-Framework, das eine einfache deklarative Methode für zuverlässige Datenpipelines verwendet.
• 📊 Databricks-Workflows ermöglichen es Datenteams, zuverlässige Datenanalyse- und Machine Learning-Workflows in jeder Cloud zu erstellen, ohne komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen.
• 📈 Echtzeit-Streaming-Daten sind für Unternehmen von großer Bedeutung und Databricks Lakehouse-Plattform unterstützt Streaming-Workloads für Echtzeit-Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungen.
• 🤖 Databricks Lakehouse-Plattform vereint Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Entwicklung, um Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren ein umfassendes Werkzeugset zur Verfügung zu stellen.
• 🔗 MLflow, eine Open-Source-Machine-Learning-Plattform von Databricks, ermöglicht es, Modelle zu verfolgen, zu verpacken, wiederzuverwenden und zu versionieren.
• 🔐 Die Plattform bietet eine erstklassliche Erfahrung für Modellversionierung, Überwachung und Bedienung, wodurch die Einhaltung von Compliance- und Sicherheitsanforderungen erleichtert wird.

Q & A

Was ist das Databricks Lakehouse-Plattform und wie unterstützt es Data Warehouse-Workloads?

Die Databricks Lakehouse-Plattform ist eine umfassende Lösung, die Data Warehouse-Workloads unterstützt, indem sie Databricks SQL und serverlose SQL-Funktionen verwendet. Sie ermöglicht es Datenanalysten, ihre Analysetests an einem Ort durchzuführen und Echtzeit-Geschäftsinformationen zu liefern. Die Plattform vereint Analyse- und Architektur, reduziert Infrastrukturkosten und bietet eine einheitliche Verwaltung und Kontrolle über Delta Lake.

Welche Vorteile bietet die Databricks Lakehouse-Plattform für Unternehmen?

Die Databricks Lakehouse-Plattform bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter die beste Leistung zu einem kostengünstigen Preis, Cloud-Datenbanken mit größerer Skalierung und Elastizität, um mit dem schnellen Anstieg neuer Daten umzugehen, sowie eine sofortige elastische SQL-Serverlos-Berechnung, die die Gesamtinfrastrukturkosten im Schnitt um 20 bis 40 Prozent senken kann.

Wie unterstützt die Databricks Lakehouse-Plattform die Datengovernance?

Die Databricks Lakehouse-Plattform unterstützt die Datengovernance durch Delta Lake, was es ermöglicht, eine einzige Kopie aller Daten in vorhandenen Datenseen nahtlos mit einem einheitlichen Katalog zu integrieren. Dies ermöglicht die Erkennbarkeit, Sicherheit und Verwaltung aller Daten mit fine-grained Governance, Datenabstammung und standardisiertem SQL.

Welche BI-Tools kann man auf der Databricks Lakehouse-Plattform verwenden?

Die Databricks Lakehouse-Plattform ermöglicht die Verwendung bevorzugter Tools wie DBT, 5tran, Power BI oder Tableau. Dadurch können Teams schnell auf Organisationsebene zusammenarbeiten, ohne Daten verschieben oder transferieren zu müssen, was zu einem Abbau von Silos führt.

Wie unterstützt die Databricks Lakehouse-Plattform die Datentechnik-Arbeit?

Die Databricks Lakehouse-Plattform bietet eine vollständige End-to-End-Datenwarehousing-Lösung, die Datenteam und Geschäftsbenutzer durch Bereitstellung von Werkzeugen stärkt, um schnell und unkompliziert mit Daten in einer einzigen Plattform zu arbeiten.

Was sind die Herausforderungen im Bereich der Datentechnik?

Datentechnik-Teams haben die Herausforderung, Datenanalysten mit der Geschwindigkeit zu versorgen, die das Unternehmen erfordert. Daten müssen eingezogen, verarbeitet und rechtzeitig für BI vorbereitet werden, bevor sie für die Analyse genutzt werden können. Dies erfordert eine komplexe Dateningestion, Unterstützung von Datentechnik-Prinzipien wie agile Entwicklung, CI/CD und Versionskontrolle, sowie die Fähigkeit, Pipelines und Architekturen zu optimieren.

Wie automatisiert die Databricks Lakehouse-Plattform den ETL-Prozess?

Die Databricks Lakehouse-Plattform automatisiert den ETL-Prozess durch die Verwendung von Delta Live Tables (DLT), einem ETL-Framework, das einen einfachen deklarativen Ansatz für die Erstellung zuverlässiger Datenpipelines verwendet. DLT skaliert die Infrastruktur automatisch an und reduziert die Entwicklungszeit, sodass Data Analysten und Ingenieure sich auf die Wertschöpfung aus ihren Daten konzentrieren können.

Was ist Delta Live Tables (DLT) und wie unterstützt es die Datentransformation?

Delta Live Tables (DLT) ist das erste ETL-Framework, das einen einfachen deklarativen Ansatz für die Erstellung zuverlässiger Datenpipelines verwendet. DLT automatisiert die Infrastruktur, sodass Data Analysten und Ingenieure weniger Zeit mit Tooling verbringen und sich auf die Datenqualität konzentrieren können. DLT unterstützt sowohl Python als auch SQL und ist für Batch- und Streaming-Arbeitslasten geeignet.

Wie erleichtert die Databricks Lakehouse-Plattform die Orchestrierung von Datenworkflows?

Databricks Workflows ist der erste vollständig verwaltete Orchestrierungsdienst, der in der Databricks Lakehouse-Plattform eingebettet ist. Er ermöglicht es Datenteams, zuverlässige Datenanalyse- und ML-Workflows in jeder Cloud zu erstellen, ohne eine komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen. Databricks Workflows reduziert die Betriebsüberhead für Dateningenieure und bietet eine einfache, punktuelle Erstellungserfahrung.

Was ist Data Streaming und wie wird dieser Workload auf der Databricks Lakehouse-Plattform unterstützt?

Data Streaming ist der Prozess, Echtzeit-Daten zu generieren, die von jedem Einzelnen, jedem Gerät und jeder Organisation auf der Welt stetig erzeugt werden. Die Databricks Lakehouse-Plattform ermöglicht es, Echtzeit-Analysen durch Bereitstellung von Echtzeit-Daten für Data Warehouses und BI-Tools durchzuführen, um sofortige Einblicke und schnelle Entscheidungen zu ermöglichen.

Welche drei Hauptgründe gibt es, die Databricks Lakehouse-Plattform für Data Streaming zu verwenden?

Die drei Hauptgründe für die Verwendung der Databricks Lakehouse-Plattform für Data Streaming sind die Fähigkeit, Streaming-Pipelines und -Anwendungen schnell zu erstellen, vereinfachte Betriebsabläufe durch automatisiertes Tooling und die einheitliche Verwaltung für Echtzeit- und historische Daten.

Wie unterstützt die Databricks Lakehouse-Plattform maschinelles Lernen und AI-Arbeiten?

Die Databricks Lakehouse-Plattform bietet einen Raum für Data Scientisten, ML-Ingenieure und Entwickler, um Daten zu verwenden und innovative Erkenntnisse zu gewinnen, starke Vorhersagemodelle in der Machine Learning- und AI-Umgebung zu erstellen, mit Daten an einem Ort. Sie unterstützt dabei die gesamte ML-Laufzeitumgebung, bietet Tools wie MLflow für das Tracken von Modelltrainingssitzungen und die Verwendung von AutoML für die Automatisierung des Modelltrainings und -tuning.