Delta Sharingで実現する安全なエンドツーエンドのコラボレーション
Reviewed by saki.kitaoka 現代のデジタル環境において、セキュアなデータ共有は運用効率とイノベーションに不可欠です 。DatabricksとLinux Foundationは、データ、分析、AI全体でのデータ共有に対する初のオープンソースアプローチとして Delta Sharing を開発しました。Databricksは、安全なデータ交換を提供し、プラットフォーム、クラウド、地域をまたいだシームレスな共有を促進します。あらゆる規模の企業が、幅広いアプリケーションと多様なデータ形式をサポートするDelta Sharingを信頼しています。この柔軟性により、データ資産の可能性を最大限に引き出そうとする組織にとって信頼できるツールとなります。 本ブログでは、Databricks Delta Sharingのセキュリティアーキテクチャを、 Databricks顧客間共有（D2D） 、 Databricks顧客からオープン共有（D2O） 、クロスクラウドデータ共有の3つの異なる共有シナリオを通じて検討し
Delta Sharingによるグローバル・データ・コラボレーションの構築
今日の相互接続されたデジタル環境では、組織やプラットフォームを超えたデータ共有とコラボレーションが、現代のビジネス運営に不可欠です。 革新的なオープンデータ共有プロトコルであるDelta Sharingは、ベンダーやデータ形式の制約を受けることなく、セキュリティとスケーラビリティを優先し、組織が多様なプラットフォーム間でデータを安全に共有し、アクセスできるようにします。 このブログでは、特定のデータ共有シナリオに合わせたアーキテクチャガイダンスを検討することで、Delta Sharing内のデータレプリケーションオプションを紹介します。 多くのDelta Sharingのお客様との経験から得た洞察をもとに、具体的なデータレプリケーションの選択肢を提供することで、イグレスコストを削減し、パフォーマンスを向上させることを目標としています。 ライブ共有は多くの地域間データ共有シナリオに適していますが、データセット全体を複製し、各地域の複製用にデータ更新プロセスを確立した方がコスト効率が良い場合もあります。 Delta
Facebook Prophet と Apache Spark による高精度で大規模な時系列予測・分析とは
Databricks の時系列予測・解析 Notebook を試してみる 時系列予測・分析技術の進展により、小売業における需要予測の信頼性は向上しています。しかし、より正確なインベントリ管理を実現したい企業にとっては、予測の精度とタイミングが課題となっています。従来のソリューションにおいては拡張性や正確性の面で制約がありましたが、 Apache Spark™ と Facebook Prophet の活用によってこれらの課題を克服する企業が増えてきています。 To see this solution for Spark 3.0, please read the post here...