Azure Databricks Implementierung

Gewinnen Sie Erkenntnisse aus all Ihren Daten und erstellen Sie KI-Lösungen mit Ihrer Apache Spark-Umgebung in wenigen Minuten.

Wenn Unternehmen wachsen, erzeugen sie jeden Tag riesige Datenmengen. Sie fühlen sich von den Anforderungen nach größerem Speicher, schnellerer Verarbeitung, schnelleren Erkenntnissen, niedrigeren Kosten, höherer Sicherheit und zunehmenden Vorschriften überfordert. Unternehmen müssen ihre Datenarchitektur und -infrastruktur skalieren und modernisieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben und auf die Anforderungen von Unternehmen und Kunden zu reagieren. Sie müssen den Weg der digitalen Transformation mit einer modernen Datenplattform einschlagen, die ihnen das Gefühl nimmt, im Technologiepuzzle verloren zu sein.

Warum sollten Sie Azure Databricks nutzen?

Azure Databricks bietet eine einheitliche Reihe von Tools für die Erstellung, Bereitstellung, gemeinsame Nutzung und Pflege von Datenlösungen in Unternehmensqualität in großem Maßstab. Nutzen Sie es, um Datensätze zu verarbeiten, zu speichern, zu bereinigen, weiterzugeben, zu analysieren, zu modellieren und mit Lösungen von BI bis zum maschinellen Lernen zu monetarisieren. Entwickeln und implementieren Sie Data-Engineering-Workflows, Modelle für maschinelles Lernen und Analyse-Dashboards, die Innovationen und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen fördern.

Data Engineering

Azure Databricks bietet eine groß angelegte Datenverarbeitung für Batch- und Streaming-Workloads. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von Apache Spark mit Delta Lake und benutzerdefinierten Tools bietet Azure Databricks ein unübertroffenes ETL-Erlebnis.

Datenanalyse

Aktivieren Sie die Analyse mit Ihren vollständigsten und aktuellsten Daten. Gewinnen Sie mit Azure Databricks genaue Einblicke durch analytische Dashboards und operative Berichte in beliebigem Umfang.

Datenwissenschaft

Vereinfachen und beschleunigen Sie Data Science bei großen Datenmengen. Die vollständig verwalteten Spark-Cluster von Azure Databricks führen Data Science-Workloads aus. Cluster werden eingerichtet, konfiguriert und feinabgestimmt, um Zuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten, ohne dass eine Überwachung erforderlich ist.

KI und maschinelles Lernen

Azure Databricks verwendet vorinstallierte, optimierte Bibliotheken zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen und zum Aufbau von KI-Lösungen. Nutzen Sie mit einem Klick den Zugriff auf vorkonfigurierte Umgebungen für erweitertes maschinelles Lernen mit modernen und beliebten Frameworks.

Azure Databricks Implementierung Mastery

Adastra kann Ihnen bei der Planung und effizienten Integration von Azure Databricks in die Strategie Ihres Unternehmens helfen. Als Gold Microsoft Partner können Sie auf unser umfangreiches Fachwissen zurückgreifen und sich darauf verlassen, dass wir Sie auf dem Weg zu einem sicheren und kosteneffizienten gemeinsamen Repository Ihrer Daten in der Cloud begleiten.

Strategieausrichtung und Fahrplan

Adastra hilft Ihnen bei der Bewertung Ihrer aktuellen Datenstrategie, des Reifegrads der Cloud und der Datenumgebung. Auf der Grundlage der Ergebnisse entwerfen wir nicht nur Ihre Databricks-Lösung entsprechend Ihren Anforderungen, sondern erstellen auch eine Roadmap für die künftige Entwicklung und erweiterte Nutzung im gesamten Unternehmen.

Lösung Implementierung

Adastra erstellt die Databricks-Lösung und die erforderlichen Datenpipelines für Sie, richtet CI/CD-Pipelines ein und sorgt dafür, dass alle Sicherheitsmechanismen vorhanden sind.

Sicherheit

Stellen Sie sicher, dass alle Sicherheitsmechanismen vorhanden sind. Nutzen Sie das Fachwissen von Adastra und profitieren Sie von Best Practices, die in zahlreichen erfolgreichen Lieferungen umgesetzt wurden.

Ausbildung und Sünterstützung

Wir stellen sicher, dass Ihr Team voll und ganz in der Lage ist, die implementierte Databricks-Lösung zu verwalten und mit ihr zu arbeiten. Optional können Sie von den Managed Services von Adastra profitieren, bei denen wir die Lösung für Sie betreiben und warten.

Azure Databricks Implementierungsmethodik

Entdecken Sie den aktuellen Stand der Infrastruktur, die Herausforderungen und die Ziele für die Zukunft. Anhand der priorisierten Geschäftsanforderungen und -prozesse wird ein High-Level-Implementierungsentwurf definiert, der a Sprintplanungs- und Trainingsprogramm.

Richten Sie eine lunding zeine, die Skalierung, Netzwerk, Sicherheit, Governance, Identität und andere Technologielösungen und Integrationen berücksichtigt. Implementieren Sie grundlegende Elemente der Geschäftsfunktionalität, um ihre Leistungsfähigkeit zu beweisen. Überprüfen Sie die Auswahl der Technologie.

Sammeln Sie detaillierte Anforderungen zur Erstellung a detaillierten Lösungsentwurf und planen der aktuellen Sprint. Implementieren Sie User Stories und entwickeln Sie die Lösung entsprechend. Einheit, System ausführen, Integration und Benutzerakzeptanztests (UAT). Erstellen Sie Schulungsmaterialien und Assets.

Erstellen und führen Sie Pläne für das Release Management und die Bereitstellung aus. Validieren Sie die Fähigkeiten und die Servicebereitschaft und liefern Schulungen. Bieten Sie Garantie und laufende Unterstützung bei der Behebung von Defekten und Leistungsproblemen. Bewerten Sie die Lösung und die die Bedürfnisse anderer Anwendungssupportdienste.

Erfolgsgeschichte Energie und Versorger

8x schnellere Berichterstattung mit einer DWH-Lösung in der Azure Cloud

Unser Kunde war fest entschlossen, seine Anwendungen zu modernisieren und seine Dateninfrastruktur zu zentralisieren, um eine einzige Quelle für alle Informationen zu schaffen. Daher beauftragte das Unternehmen Adastra mit dem Aufbau eines modernen Data Warehouse in der Azure-Cloud.

Adastra hat eine Data-Warehouse-Lösung in der Azure-Cloud entwickelt, die jetzt als einzige Quelle der Wahrheit dient und Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandelt.

100%

bereinigte und kontrollierte Daten

8x

schnellere regulatorische Berichterstattung

1

Quelle der Wahrheit für alle Daten

Häufig gestellte Fragen

Azure Databricks bietet Big Data-Analytik und KI mit optimiertem Apache Spark, das Python, Scala, R, Java und SQL sowie Data Science-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn unterstützt.

Databricks engagiert sich stark für die Open-Source-Gemeinschaft und verwaltet Aktualisierungen von Open-Source-Integrationen in den Databricks Runtime-Releases.

Die Azure Databricks-Plattformarchitektur besteht aus zwei Hauptteilen: der Infrastruktur, die von Azure Databricks für die Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung der Plattform und der Dienste verwendet wird, und der kundeneigenen Infrastruktur, die in Zusammenarbeit von Azure Databricks und Ihrem Unternehmen verwaltet wird.

Delta Lake ist eine zuverlässige, sichere und leistungsstarke Speicherebene, die sowohl Streaming- als auch Batch-Operationen in Data Lakes unterstützt. Es bietet eine einheitliche Speicherlösung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten und ersetzt damit Datensilos. Daher dient Delta Lake als kosteneffektive und skalierbare Grundlage für die Architektur eines Seehauses.

Das Databricks-Seehaus platform vereint die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses, Bereitstellung von die Zuverlässigkeit, robuste Governance und Geschwindigkeit von Data Warehouses sowie die Flexibilität, Offenheit und maschinellen Lernfähigkeiten von Data Lakes. Dieser Ansatz vereinfacht Ihren modernen Datenstapel durch Beseitigung von die Datensilos, die traditionell das Data Engineering und die Analyse trennen und erschweren, Geschäftsintelligenz, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

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