Databricks

แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลและ machine learning แบบครบวงจรสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ พัฒนาและปรับใช้โมเดล machine learning ในระดับการผลิต สร้างและจัดการ data pipeline สำหรับการไหลของข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและสร้างรายงาน business intelligence จัดการและรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ในองค์กร

เยี่ยมชมเว็บไซต์

เหมาะสำหรับ

• วิศวกรข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ • ทีมวิเคราะห์และ business intelligence ที่ต้องการข้อมูลเชิงลึก • วิศวกร machine learning ที่พัฒนาและปรับใช้โมเดล ML • ทีมข้อมูลองค์กรที่จัดการข้อมูลจากหลายแหล่ง • องค์กรที่ใช้คลาวด์และต้องการแพลตฟอร์มข้อมูลที่ปรับขนาดได้ • บริษัทที่มีความต้องการด้านข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ขั้นสูง

ฟีเจอร์

• สถาปัตยกรรม data lakehouse ที่รวมข้อดีของ data lake และ data warehouse • การประมวลผลข้อมูลด้วย Apache Spark ที่มีประสิทธิภาพสูง • MLflow สำหรับจัดการวงจรชีวิตของ machine learning • Delta Lake สำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ • Notebook และ workspace สำหรับการทำงานร่วมกันของทีม • ระบบ auto-scaling compute cluster ที่ปรับขนาดอัตโนมัติ • การจัดการและรักษาความปลอดภัยข้อมูลระดับองค์กร • การผสานรวมกับผู้ให้บริการคลาวด์หลักทั้ง AWS, Azure, GCP

ราคา

• Community: $0 - รุ่นชุมชนฟรีที่มีข้อจำกัด • Standard: $0.40/DBU + ค่าใช้จ่ายคลาวด์ • Premium: $0.55/DBU + ค่าใช้จ่ายคลาวด์ • องค์กร: ราคาพิเศษสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

ข้อดี

ความครอบคลุมของแพลตฟอร์มที่รวมทุกขั้นตอนการทำงานกับข้อมูล ประสิทธิภาพและความเร็วในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การสนับสนุนการทำงานร่วมกันของทีมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นในการปรับขนาดและการจ่ายเงินตามการใช้งานจริง การผสานรวมกับเครื่องมือและบริการยอดนิยมในตลาด ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามมาตรฐานระดับองค์กร การสนับสนุนลูกค้าและชุมชนที่แข็งแกร่ง

ข้อเสีย

ความซับซ้อนในการเรียนรู้และใช้งานสำหรับผู้เริ่มต้น ราคาที่อาจสูงสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือการใช้งานเบื้องต้น การพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์และข้อจำกัดในการย้ายข้อมูล ความต้องการทักษะเฉพาะทางและการฝึกอบรมทีมงาน การแข่งขันจากแพลตฟอร์มข้อมูลและ ML อื่นๆ ในตลาด ข้อจำกัดในการปรับแต่งระดับต่ำสำหรับความต้องการพิเศษ