Azure Databricks

Der Daten- und KI-Service von Databricks, der auf Microsoft Azure verfügbar ist, speichert alle Ihre Daten in einem einfachen offenen Lakehouse und führt alle Analytics- und KI-Workloads zusammen.

Azure Databricks ist für Azure optimiert und eng in Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Machine Learning, Azure Synapse Analytics, Power BI und weitere Azure-Services integriert, um alle Ihre Daten in einem einfachen, offenen Lakehouse zu speichern und alle Ihre Analytics- und KI-Workloads zusammenzuführen.

Hintergrundbild

Einfach

Vereinheitlichen Sie Daten, Analytics und KI
auf einer gemeinsamen Plattform für alle Datenanwendungsfälle

Offen

Vereinheitlichen Sie Ihr Daten-Ökosystem
mit Open Source, Standards und Formaten

Kollaborativ

Vereinheitlichen Sie Ihre Datenteams
um über den gesamten Daten- und KI-Workflow hinweg zusammenzuarbeiten

3-teilige Azure Databricks-Schulungsreihe

3-teilige Azure Databricks-Schulungsreihe

Beginnen Sie mit dem Aufbau eines Data Lakehouse mit Azure Databricks, lernen Sie die Funktionen kennen und erfahren Sie, wie Datenanalysten SQL nutzen können, um Daten im Lakehouse abzufragen. Sie finden hier heraus, wie Sie mit Azure Databricks ein Modell für Machine Learning (ML) auf der Grundlage von Produktnutzungsdaten von Kunden programmieren.

Weitere Informationen →

Why Azure Databricks?

50-fach bessere Leistung bei Apache Spark™-Workloads

Stellen Sie automatisch skalierende Computing-Cluster mit hochoptimiertem Spark bereit, die bis zu 50-mal schneller arbeiten.

Weitere Informationen →

Millions of server hours each day

Tausende von Kunden vertrauen auf Azure Databricks, die täglich Millionen von Serverstunden in mehr als 34 Azure-Regionen ausführen.

Weitere Informationen →

Anwenderfreundlichkeit

Beginnen Sie mit einem einzigen Klick im Azure-Portal, profitieren Sie von der nativen Integration in die Azure-Sicherheits- und Datenservices und steigern Sie die Produktivität um bis zu 25 % mit kollaborativem Data Engineering und Data Science.

Weitere Informationen →

Anwendungsfälle in der Industrie




Finanzdienstleistungen

Swiss Re
Vereinheitlichung der Datenanalyse für Data Engineering, Data Science und Analytics
HSBC
Aufbau einer digitalen Zahlungsplattform mit Azure Databricks
ABN AMRO
Verbesserte Analytics-Workflows durch Zusammenarbeit, KI-gestützte Erkenntnisse und fortschrittliche, automatisierte Machine-Learning-Funktionen
Mehr erfahren →

Einzelhandel

Albertsons
Bereitstellung einer flexiblen Omni-Channel-Plattform zur Unterstützung von Wachstum und Innovation
Runtastic
Entwicklung einer Analyse-Engine mit Azure Databricks als Herzstück, damit Nutzer auf der ganzen Welt fit und aktiv bleiben
John Keells Holdings
Gewährt Mitarbeitern sicheren Zugriff auf eine gemeinsame Self-Service-Plattform zur teamübergreifenden Zusammenarbeit
Mehr erfahren →

Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Providence Health Care
Aufbau einer Daten-Streaming-Lösung mit Azure Databricks und Azure Event Hubs
Rush University Medical Center
Nutzung der Azure-Cloud, um bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen zu erzielen
CVS Health
Nutzung von Daten und KI, um das Kundenerlebnis in Apotheken zu personalisieren und bessere Ergebnisse zu erzielen
Mehr erfahren →

Join an Azure Databricks event

Join an Azure Databricks event

Databricks, Microsoft und unsere Partner freuen sich, diese Veranstaltungen rund um Azure Databricks auszurichten. Besuchen Sie eine Veranstaltung in Ihrer Nähe und erfahren Sie mehr über den am schnellsten wachsenden Daten- und KI-Service auf Azure. Veranstaltungsablauf und -format können variieren. Einzelheiten entnehmen Sie bitte der jeweiligen Veranstaltungsseite.

Weitere Informationen →

Optimized for Azure

Nahtlose Integration in Azure-Datenspeicher und -services mit speziellen Konnektoren für schnellen Datenzugriff und vereinfachte Verwaltung in Ihrer gesamten Umgebung. Das macht es einfach, Sicherheitskontrollen einzurichten, Umgebungen zu verwalten und alle Ihre Azure-Daten zu verarbeiten.

Logos

Azure Databricks

Hintergrundbild

Featured integrations

Single Sign-On mit Azure Active Directory ist die beste Möglichkeit, um sich bei Azure Databricks anzumelden. Azure Databricks unterstützt auch eine automatisierte Benutzerbereitstellung mit Azure AD, um neue Benutzer zu erstellen, ihnen die angemessene Zugriffsebene zu gewähren und Benutzer zu entfernen, um den Zugriff zu entziehen.

Azure Databricks integriert sich über MLflow in Microsoft Azure Machine Learning (AML). So lassen sich ML-Experimente zentral verfolgen und Modelle für On-Demand-Inferenzen für Azure-Container implementieren. Azure Databricks kann auch die automatisierten Machine-Learning-Funktionen von AML über das AML SDK nutzen.

Eine der wichtigsten Funktionen, nach denen Kunden bei der Einführung einer Lakehouse-Strategie suchen, ist die Möglichkeit, Daten direkt aus dem Data Lake mit BI-Tools effizient und sicher zu nutzen. Dies reduziert in der Regel die zusätzlichen Latenz-, Datenverarbeitungs- und Speicherkosten im Zusammenhang mit dem herkömmlichen Kopieren von Daten, die bereits in einem Data Lake gespeichert sind, in ein Data Warehouse für den BI-Verbrauch. Der Azure Databricks-Konnektor in Power BI sorgt für eine sicherere und interaktivere Datenvisualisierung der in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten.

Azure Databricks ist mit Azure DevOps vernetzt, um Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) zu ermöglichen. Konfigurieren Sie Azure DevOps als Git-Anbieter und nutzen Sie die Vorteile der integrierten Versionskontrollfunktionen.

Die Standardbereitstellung von Azure Databricks ist ein vollständig verwalteter Service in Azure, der ein virtuelles Netzwerk (VNet) umfasst. Azure Databricks unterstützt auch die Bereitstellung in Ihrem eigenen virtuellen Netzwerk (manchmal auch als VNet-Injektion bezeichnet), wodurch eine vollständige Kontrolle der Netzwerksicherheitsregeln ermöglicht wird.

Erhalten Sie Einblicke aus Live-Streaming-Daten, indem Sie Azure Event Hubs mit Azure Databricks verbinden, um Nachrichten zu verarbeiten, sobald sie eintreffen. Mit Event Hubs und Azure Databricks können Sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde von beliebigen IoT-Geräten oder Protokollen von Website-Klickstreams streamen und nahezu in Echtzeit verarbeiten.

Verwalten Sie Geheimnisse wie Schlüssel oder Passwörter mit der Integration für Azure Key Vault. Standardmäßig werden alle ruhenden Azure Databricks-Notebooks und Ergebnisse mit einem anderen Verschlüsselungsschlüssel verschlüsselt. Wenn Sie den für die Verschlüsselung Ihrer Notebooks und Ergebnisse verwendeten Schlüssel selbst besitzen und verwalten möchten, können Sie Bring Your Own Key (BYOK) nutzen.











Single Sign-On mit Azure Active Directory ist die beste Möglichkeit, um sich bei Azure Databricks anzumelden. Azure Databricks unterstützt auch eine automatisierte Benutzerbereitstellung mit Azure AD, um neue Benutzer zu erstellen, ihnen die angemessene Zugriffsebene zu gewähren und Benutzer zu entfernen, um den Zugriff zu entziehen.

Der native Azure Databricks-Konnektor für ADLS unterstützt mehrere Methoden des Zugriffs auf Ihren Data Lake. Machen Sie Datensicherheit einfacher: Verwenden Sie dieselbe Azure AD-Identität, mit der Sie sich bei Azure Databricks anmelden, auch für Azure Active Directory Credential Passthrough. Ihr Datenzugriff wird über die ADLS-Rollen und Zugriffskontrolllisten gesteuert, die Sie bereits eingerichtet haben.

Führen Sie Azure Databricks-Aufträge mit Azure Data Factory nahtlos aus und nutzen Sie über 90 integrierte Datenquellenkonnektoren, um alle Datenquellen in einem einzigen Data Lake zu erfassen. ADF bietet integrierte Workflow-Kontrolle, Datentransformation, Pipeline-Planung, Datenintegration und viele weitere Funktionen, um Ihnen bei der Erstellung zuverlässiger Daten-Pipelines zu helfen.

Azure Databricks integriert sich über MLflow in Microsoft Azure Machine Learning (AML). So lassen sich ML-Experimente zentral verfolgen und Modelle für On-Demand-Inferenzen für Azure-Container implementieren. Azure Databricks kann auch die automatisierten Machine-Learning-Funktionen von AML über das AML SDK nutzen.

Azure Databricks ist in Azure-Services integriert, um Analytics, Business Intelligence (BI) und Data Science in den erstellten Web- und Mobilanwendungen von Microsoft zusammenzuführen. Der leistungsstarke Konnektor zwischen Azure Databricks und Azure Synapse ermöglicht eine schnelle Datenübertragung zwischen den Services und unterstützt auch Streaming-Daten.

Eine der wichtigsten Funktionen, nach denen Kunden bei der Einführung einer Lakehouse-Strategie suchen, ist die Möglichkeit, Daten direkt aus dem Data Lake mit BI-Tools effizient und sicher zu nutzen. Dies reduziert in der Regel die zusätzlichen Latenz-, Datenverarbeitungs- und Speicherkosten im Zusammenhang mit dem herkömmlichen Kopieren von Daten, die bereits in einem Data Lake gespeichert sind, in ein Data Warehouse für den BI-Verbrauch. Der Azure Databricks-Konnektor in Power BI sorgt für eine sicherere und interaktivere Datenvisualisierung der in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten.

Azure Databricks ist mit Azure DevOps vernetzt, um Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) zu ermöglichen. Konfigurieren Sie Azure DevOps als Git-Anbieter und nutzen Sie die Vorteile der integrierten Versionskontrollfunktionen.

Die Standardbereitstellung von Azure Databricks ist ein vollständig verwalteter Service in Azure, der ein virtuelles Netzwerk (VNet) umfasst. Azure Databricks unterstützt auch die Bereitstellung in Ihrem eigenen virtuellen Netzwerk (manchmal auch als VNet-Injektion bezeichnet), wodurch eine vollständige Kontrolle der Netzwerksicherheitsregeln ermöglicht wird.

Erhalten Sie Einblicke aus Live-Streaming-Daten, indem Sie Azure Event Hubs mit Azure Databricks verbinden, um Nachrichten zu verarbeiten, sobald sie eintreffen. Mit Event Hubs und Azure Databricks können Sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde von beliebigen IoT-Geräten oder Protokollen von Website-Klickstreams streamen und nahezu in Echtzeit verarbeiten.

Verwalten Sie Geheimnisse wie Schlüssel oder Passwörter mit der Integration für Azure Key Vault. Standardmäßig werden alle ruhenden Azure Databricks-Notebooks und Ergebnisse mit einem anderen Verschlüsselungsschlüssel verschlüsselt. Wenn Sie den für die Verschlüsselung Ihrer Notebooks und Ergebnisse verwendeten Schlüssel selbst besitzen und verwalten möchten, können Sie Bring Your Own Key (BYOK) nutzen.