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
DATA+AI SUMMIT セミナーガイド: データとAIのガバナンスおよび共有に関して
翻訳：Saki Kitaoka. Original Blog Link 待ちに待った Data + AI Summit の開催が迫ってきました！ 6月26日から30日まで、基調講演、トークセッション、トレーニング、デモ、ワークショップの素晴らしいラインアップが用意されています。 データおよびAIのガバナンスと共有セッションに特にご興味がある方は、ぜひご覧ください！このブログでは、Databricksの社員、顧客、パートナーから最も価値のあるコンテンツを厳選してご紹介しています。さらに、 Data + AI Summit catalog では、データガバナンスと共有のセッションの全容を調べることができます。これらの重要なトピックを掘り下げるこの機会をお見逃しなく！ DatabricksによるデータおよびAIのガバナンスと共有に関するトークセッション キーノート 6月28日、Databricksの共同創業者兼CTOであるMatei Zahariaが、データ、アナリティクス、AI向けのフラッグシップガバナンスソリューシ
Databricks Notebooksの新機能について
翻訳：Junichi Maruyama. Original Blog Link Databricks Notebooksは、データチームやAIチームが効率的に共同作業を行えるオーサリングエクスペリエンスを開発者向けに提供しています。今月末に開催されるData + AI SummitでNotebooksのエキサイティングな新機軸を共有するために、このチームは懸命に働いています。 Weston HutchinsとNeha Sharmaが担当するセッション「 Develop Like a Pro in Databricks Notebooks 」にぜひご参加ください。 ウォームアップとして、Notebooksに最近追加された機能を簡単に振り返ってみたいと思います。 SQLウェアハウスでDatabricks...
データ＆AIで世界にインパクトを与える：2023年Databricks Data Team for Good Awardのファイナリストを発表しました
翻訳：Junichi Maruyama. Original Blogはこちら 毎年恒例の Data Team Awards は、さまざまな企業のデータチームが、世界で最も困難な問題に対してどのようなソリューションを提供しているかを紹介するものです。 6つのカテゴリーにおいて、さまざまな業種や地域の企業から300近い候補が提出されました。これらの組織はそれぞれ、データとAIの活用において顕著な革新性を示しており、私たちはこれらのストーリーを伝える手助けをしたいと考えています。 Data and AI Summit の開催を間近に控え、各カテゴリーのファイナリストを順次紹介していきます。 Data Team for Good Awardは、ヘルスケアからサステナビリティまで、グローバルな課題に対するソリューションを提供し、世界にポジティブなインパクトを与えているデータチームに敬意を表します。 以下は、2023年のData Team for...
データ、アナリティクス、AIでビジネスを加速する：2023年Databricks Data Team Disruptor Awardのファイナリストを発表しました
翻訳: Junichi Maruyama. Original Blog はこちら 毎年恒例の Data Team Awards は、さまざまな企業のデータチームが、世界で最も困難な問題に対してどのようなソリューションを提供しているかを紹介するも のです。 6つのカテゴリーにおいて、さまざまな業種や地域の企業から300近い候補が提出されました。これらの組織はそれぞれ、データとAIの活用において顕著な革新性を示しており、私たちはこれらのストーリーを伝える手助けをしたいと考えています。 Data and AI Summit の開催を間近に控え、各カテゴリーのファイナリストを順次紹介していきます。 Disruptor Awardは、現状を打破し、最先端のAIユースケースを実装して市場をリードしているデータチームを称えるもので、Large Language Modelsを応用した初期の成功例など、他の企業が追随することになるでしょう。 以下は、2023年のDisruptor Awardの候補者です：...
DatabricksとGoogle Cloudでリアルタイムデータ処理のパワーを解き放つ
Original Blog , 翻訳: junichi.maruyama Databricks Lakehouse Platform の Google Pub/Sub コネクタの正式リリースをお知らせします。この新しいコネクタは、 外部データソースコネクタの広範なエコシステム に追加され、Databricksから直接Google Pub/Subに簡単に登録し、リアルタイムでデータを処理・分析することができます。 Google Pub/Sub connector を使用すると、Pub/Subトピックを介して流れる豊富なリアルタイムデータを簡単に利用することができます。IoTデバイスからのストリーミングデータ、ユーザーインタラクション、アプリケーションログなど、Pub/Subストリームをサブスクライブする機能は、リアルタイム分析および機械学習のユースケースの可能性を広げます： また、Pub/Subコネクタを使用して、Google Cloudからのリアルタイムデータを燃料とする低レイテンシーの運用ユースケースを推進する
ゲスト投稿： Laminiを使用してDatabricksのデータで独自のLLMをトレーニングする
Original : Guest Post: Using Lamini to train your own LLM on your Databricks data 翻訳：Junichi Maruyama これは私たちのスタートアップパートナーである Lamini からのゲスト投稿です。 上の写真のLLMは、 Lamini のドキュメントで訓練されたものです。遊んでみてください。...
Data + AI Summit 2023におけるDatabricks SQLとデータウェアハウスの講演ガイド
Original: A guide to Databricks SQL and Data Warehousing talks at Data + AI Summit 2023 翻訳: junichi.maruyama レイクハウス上のサーバーレスデータウェアハウスである Databricks SQL の一般提供を発表してから、わずか1年半しか経っていませんが、コミュニティでの採用と影響力に感激し、謙虚な気持ちになっています。Databricks SQLは、世界中で何千もの顧客を持ち、すでに...
Welcome Rubicon to Databricks: これからのAIストレージとサービングシステムにむけて
Original: Welcome Rubicon to Databricks: The Future of AI Storage and Serving Systems 翻訳: saki.kitaoka RubiconのチームがDatabricksに参加することを発表でき、大変嬉しく思っています。大規模インフラ構築者であるAkhil GuptaとSergei Tsarevによって設立されたRubiconは、AIのためのストレージシステムの構築に取り組むスタートアップです。 私たちは10年以上前に、データとAIアプリケーションの構築を劇的に容易にすることを目標に、Databricksを会社としてスタートしました。私たちはすぐに、AIアプリケーションに必要なデータを処理するには、企業のデータウェアハウスなどの従来のストレージシステムでは不十分であることに気づきました。そこで、データウェアハウスとデータレイクストレージの長所を組み合わせ たレイクハウスのコアストレージ基盤であるDelta Lakeを構築しました。 LL
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