ビートを逃さない： Databricksワークフローにおけるモニタリングとアラートの新機能を発表
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link この度、 Databricks Workflows の監視・観測機能が強化されました。これには、すべてのプロダクションジョブの実行を一箇所で確認できる新しいリアルタイムインサイトダッシュボード、すべてのワークフローに対する高度で詳細なタスクトラッキング、問題が発生する前に問題をキャッチするための新しいアラート機能などが含まれます。これらの素晴らしい新機能の目標は、あらゆるスキルレベルのデータ実務者の生産性を最適化しながら、すべてのプロダクション・ワークフローを全体的に把握できるようにすることで、日々の業務を簡素化することです。 Databricks Workflows は、Databricks Lakehouse Platformと完全に統合された、データ、アナリティクス、MLのワークロ ードのための、使いやすく、信頼性の高い、完全に管理されたオーケストレーションソリューションです。直感的なUIを備えているため、すべてのデータ実務者
Databricks Unityカタログのボリュームのパブリックプレビューを発表
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link Data and AI Summit 2023では、Databricks Unity Catalogの Volumes を紹介した。この機能により、Unity Catalog内の表形式データとともに、非構造化データ、半構造化データ、構造化データなど、あらゆる非表形式データの発見、管理、処理、系譜の追跡が可能になります。本日、AWS、Azure、GCPで利用可能な Volumes のパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。 このブログでは、表形式以外のデータに関連する一般的なユー スケースについて説明し、Unity CatalogのVolumesを使用した主な機能の概要を提供し、Volumesの実用的なアプリケーションを示す作業例を紹介し、Volumesを開始する方法の詳細を提供します。 非表形式データのガバナンスとアクセスに関連する一般的なユースケース Databricks Lakehouse...
Data + AI Summit 2023におけるデータエンジニアリングとストリーミングの最新情報
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 今日は木曜日で、2023年データ＋AIサミットからの発表の週を終えたばかりです。今年のサミットのテーマは「ジェネレーションAI」であり、LLM、レイクハウスアーキテクチャ、そしてデータとAIにおけるすべての最新イノベーションを探求するテーマでした。 最新のジェネレーティブAIのイノベーションを支えるのは、最新のデータエンジニアリングスタックです。 最新のジェネレーティブAIのイノベーションを支えるのは、Delta Lake、Spark、Databricks Lakehouse Platformが提供する最新のデータエンジニアリン グスタックです。Databricks Lakehouseは、 Delta Live Tables や Databricks Workflows などのソリューションにより、高度なデータパイプラインの構築とオーケストレーションの課題に取り組むデータエンジニアを支援する高度な機能を提供します。 このブログ記事で
Delta Live TablesとUnity Catalogを使用したガバメント・パイプラインの構築
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事： Build governed pipelines with Delta Live Tables and Unity Catalog Delta Live Tables（DLT）のUnity Catalogサポートのパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。このプレビューにより、どのようなデータチームでも、Delta Live Tablesによって生成されたデータ資産に対して、きめ細かいデータガバナンスポリシーを定義し、実行することができます。私たちは、データエンジニアリングパイプラインにUnity Catalogのパワーをもたらします。パイプライン とDelta Live Tablesは、他のUnity...
Lakehouse Apps のご紹介
翻訳：Saki Kitaoka. Original Blog Link Lakehouse Apps は、Databricksのネイティブアプリケーションを構築する新しい方法です。Lakehouse Appsは、Databricksのセキュリティとガバナンス機能をフルに活用し、革新的なデータおよびAIアプリケーションを Databricks Lakehouse Platform 上で構築、配布、実行する最も安全な方法を提供します。 データおよびAIソリューションを構築する開発者にとっては、Databricks Marketplaceを通じてLakehouse Appsを配布することで、10,000社を超えるDatabricksの顧客にアクセスでき、採用までの時間が劇的に短縮されます。お客様にとっては、Lakehouse Appsは、Lakehouse内のデータの価値を最大限に引き出し、Databricksネイティブサービスを活用し、新しい機能でDatabricksを拡張するアプリケーションを実行する最も安全な方法
Databricksの ワークフローを利用したLakehouseのオーケストレーション
Original: Lakehouse Orchestration with Databricks Workflows 翻訳: junichi.maruyama 業界を問わず、組織はレイクハウス・アーキテクチャを採用し、すべてのデータ、アナリティクス、AIのワークロードに統一プラットフォームを使用しています。ワークロードを本番環境に移行する際、組織はワークロードのオーケストレーションの方法が、データとAIソリューションから引き出すことのできる価値にとって重要であることに気づいています。オーケストレーションが正しく行われれば、データチームの生産性を向上させ、イノベーションを加速させることができ、より良いインサイトと観測性を提供でき、最後にパイプラインの信頼性とリソース利用を改善することができる。 Databricks Lakehouse Platformの活用を選択し たお客様にとって、オーケストレーションがもたらすこれらの潜在的なメリットはすべて手の届くところにありますが、Lakehouseとうまく統合されたオーケ
Databricks Unity CatalogをオープンなApache Hive Metastore APIで拡張可能になりました
Original: Extending Databricks Unity Catalog with an Open Apache Hive Metastore API 翻訳: saki.kitaoka 本日、Databricks Unity CatalogのHive Metastore（HMS）インターフェイスのプレビューを発表しました。Apache Hiveは、業界で最も広くサポートされているカタログインターフェースであり、事実上すべての主要なコンピューティングプラットフォームで使用可能です。この機能により、企業はデータ管理、発見、ガバナンスをUnity Catalogに一元化し、Amazon Elastic MapReduce（EMR）、オープンソースのApache Spark、Amazon...
CrowdStrike Falconのイベントに向けてサイバーセキュリティのレイクハウスの構築
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事: Building a Cybersecurity Lakehouse for CrowdStrike Falcon Events 今すぐDatabricksを導入して、 こちらのノートブック を実行してみてください。 エンドポイントデータは、セキュリティチームが脅威の検出、脅威の狩猟、インシデント調査、およびコンプライアンス要件を満たすために必要です。データ量は、1日あたりテラバイト、1年あたりペタバイトになることもあります。ほとんどの 組織がエンドポイントログの収集、保存、分析に苦労しているのは、このような大容量のデータに関連するコストと複雑さのためです。しかし、こうである必要はありません。 この2部構成のブログシリーズでは、Databricksを使用してペタバイトのエンドポイントデータを運用し、高度な分析によってセキュリティ体制を向上させる方法を、コスト効率の良い方法でご紹介します。第1部（このブログ）では、データ収集のアーキテクチャとSIEM（Sp
ファイルアップロードとデータ追加UIでLakehouseに簡単に取り込む
Original: Easy Ingestion to Lakehouse with File Upload and Add Data UI 翻訳: junichi.maruyama Lakehouseへのデータ取り込みは、多くの組 織にとってボトルネックとなり得ますが、Databricksを使用すれば、様々なタイプのデータを迅速かつ容易に取り込むことができます。小さなローカルファイルでも、データベース、データウェアハウス、メインフレームなどの大規模なオンプレミスストレージプラットフォームでも、リアルタイムストリーミングデータでも、その他のバルクデータ資産でも、DatabricksはAuto Loader、COPY INTO、Apache Spark™ API、設定可能なコネクタなどの幅広い取り込みオプションであなたをサポートします。また、ノーコードまたはローコードアプローチをご希望の場合は、Databricksはインジェストを簡素化する使いやすいインターフェイスを提供します。 データインジェストブログシリーズの第
Unity Catalogを通じたデルタシェアリングで構造化ストリーミングを使う
Original : Using Structured Streaming with Delta Sharing in Unity Catalog 翻訳： junichi.maruyama この度、Azure、AWS、GCPにおいて、Structured StreamingをDelta Sharingで使用するためのサポートが一般提供（GA）されたことをお知らせします！この新機能により、Databricks Lakehouse Platform上のデータ受信者は、 Unity Catalog を通じて共有されたDelta Tableからの変更をストリーミングできるようになります。 データプロバイダーは、この機能を活用することで、Data-as-a-Service...