Erkennen von Azure Databricks-Workloads

Azure Databricks bietet Funktionen für verschiedene Workloads, einschließlich Machine Learning und Large Language Models (LLM), Data Science, Datentechnik, BI und Datenspeicherung sowie Streamingverarbeitung.

Datentechnik

Azure Databricks bietet Funktionen für Datenwissenschaftler und Ingenieure, die an komplexen Datenverarbeitungsaufgaben zusammenarbeiten müssen. Die Lösung bietet eine integrierte Umgebung mit Apache Spark für die Verarbeitung von Big Data in einem Data Lakehouse und unterstützt mehrere Sprachen wie Python, R, Scala und SQL. Die Plattform erleichtert die Datensuche, Visualisierung und die Entwicklung von Datenpipelines.

Maschinelles Lernen

Azure Databricks unterstützt das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen im großen Maßstab. Sie umfasst MLflow, eine Open-Source-Plattform zum Verwalten des ML-Lebenszyklus, einschließlich Experimentierung, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung. Außerdem werden verschiedene ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn unterstützt, sodass die Lösung für verschiedene ML-Aufgaben vielseitig eingesetzt werden kann.

SQL

Datenanalysten, die in erster Linie mit Daten über SQL interagieren, können SQL-Warehouses in Azure Databricks verwenden. Die Benutzeroberfläche des Azure Databricks-Arbeitsbereichs bietet einen vertrauten SQL-Editor, Dashboards und automatische Visualisierungstools zum Analysieren und Visualisieren von Daten direkt in Azure Databricks. Diese Workload eignet sich ideal zum Ausführen schneller Ad-hoc-Abfragen und zum Erstellen von Berichten aus großen Datasets.