Azure Databricks(アジュールデータブリックス)は、Azureプラットフォームに最適化された「Apache Sparkベース」の分析プラットフォーム。

Azure Databricksとは

Azure Databricks(アジュールデータブリックス)は、Azureプラットフォームに最適化された「Apache Sparkベース」の分析プラットフォーム。

■関連する比較ページ

Azure Databricksとは

■概要

Azure Databricks(アジュールデータブリックス)は、Azureプラットフォームに最適化された「Apache Sparkベース」の分析プラットフォーム。

■基本説明

Azure Databricksは、Apache Sparkをベースとする分析サービス。

「高速」「使いやすい」「コラボレーション性」などの特徴があり、ビッグデータ分析ソリューションやAIソリューションを構築できる。

■ユースケース

Azure Databricksは、コラボレーション対応可能な統合環境を提供し、「Sparkでのデータ探査」「プロトタイプ作成」「データドリブンアプリケーション実行プロセス構築」などを行える。

データウェアハウス構築

規模を問わずさまざまなデータを集約することで、「分析ベース」「分析ダッシュボード」「運用レポート」などを作成できる。

カスタム機械学習モデル構築

Azure Databricksアーキテクチャを利用すると、規模を問わずあらゆるデータを結合し、カスタム機械学習モデルを構築できる。

ストリーミングデータのリアルタイム分析

「各種ストリーミングソース」や「Webサイトクリックストリームログ」などから継続的にデータを取得して、ほぼリアルタイムの分析情報を得られる。

■オフィシャルサイト情報

オフィシャルサイト情報

→Azure →Azure Databricks

料金情報

→Azure →Azure Databricks →Azure Databricks の価格

最適化ApacheSpark環境

■Apache Sparkテクノロジー

Azure Databricksは、オープンソースのApache Sparkテクノロジーをベースとしている。

Apache Spark創始者たちと共に設計されたもので、Azureに最適化統合している。

■フルマネージドSparkクラスタ

Azure Databricksは、クラスタを起動し、Apache Spark環境をすばやく組み込む。

クラスタは、高信頼性とハイパフォーマンスを維持するように、自動的に「設定」「構成」「微調整」が行われる。

■コンポーネント

Azure Databricksには、Spark機能として次のコンポーネントが含まれている。
・構造化データ処理「Spark SQL」+「DataFrame」
・リアルタイム処理「Streaming」
・マシンラーニングライブラリ「MLib」
・グラフ計算「GraphX」
・言語サポート「Spark Core API」

主な特徴

■スケーラブル

Azure Databricksでは、分析プロジェクトや機械学習プロジェクトを簡単に自動スケーリングできる。

■言語(ライブラリ)サポート

Azure Databricksでは、言語やディープラーニングフレームワークを自由に選択して機械学習ソリューションを構築できる。

サポート言語

・Python
・Scala
・R言語
・SQL言語 など

サポートディープラーニングフレームワーク

・TensorFlow
・Keras
・XGBoost
・Pytorch
・Scikit-learn など

■エンタープライズセキュリティ

Azure Databricksは、エンタープライズレベルのセキュリティを提供する。

「シングルサインオン(Azure Active Directory統合)」と「ロールベースアクセス制御」により、詳細なユーザー権限設定を行える。

■Azureサービス統合

Azure Databricksは、Azureのデータベースやデータストアと深いレベルで統合できる。
・Azure SQL Data Warehouse
・Azure Cosmos DB
・Azure Data Lake Storage
・Azure Event Hubs
・Azure Data Factory
・Blob Storage など

 

参考元サイト

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