x
    Databrick
    Varför välja Azure Databricks Services för att få tillgång till insikter?
    • Enkelt växling mellan språk
    • Sömlös integration med Microsoft Stack
    • Inget behov av separata miljöer
    • Flexibel och enkel att komma igång med
    Skaffa dig konsulttjänster från Azure-brickor

    Azure Databricks, ett Apache Spark-baserat analysverktyg, erbjuder en snabb, enkel och samarbetsinriktad metod för företag att få insikter från sina data. Detta hjälper organisationer att förverkliga sin fulla potential genom att integrera tjänster som aldrig förr. Fördelen med att använda denna Spark-baserade plattform är att den tillåter användning av vanliga programmeringsspråk som Python, R och SQL (med små modifieringar med API:er) för analysändamål.

    Med Polestar Analytics som din Azure Databricks-lösningspartner kan du utveckla smartare AI-lösningar, bygga skalbara lösningar och transformera data enkelt genom att integrera med en mängd olika datalager som Azure Synapse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Event Hubs och Azure Data Factory.

    Viktiga funktioner i Azure Databricks-integrationen
    Apache Spark-miljön

    Utnyttja funktionerna i Sparks och utforska data med nollhantering

    Analys för alla

    Utför storskalig databehandling för batch-arbetsbelastningar och aktivera analyser av dina data

    Val av språk

    Förutom R, Python, Scala och SQL finns det djupinlärningsbibliotek som Pytorch och Tensor Flow.

    Interaktiv arbetsyta

    För sömlöst samarbete mellan dataforskare och dataingenjörer med anteckningsböcker och dashboards

    Inbyggda integrationer

    Integrera med Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure ML och Power BI

    Säkerhet

    Få säkerhet i företagsklass med Azure Active Directory-integration, rollbaserade behörigheter och kluster

    Azure Databricks
    Azure Databricks
    Azure Databricks för stordataanalys och AI

    Våra Azure Databricks-lösningar och tjänster inkluderar genomförande av Databricks-migrering och anpassningsanalys där vi samarbetar med er organisation för att demonstrera och implementera funktionerna i Azure Databricks. Några av de viktigaste tjänsterna inkluderar:

    ETL-strömbehandling

    Utför datainmatning, ETL-aktiviteter och strömbehandlingspipelines med Azure Databricks genom att kombinera med Azure Machine Learning och MLflow. Bygg och dela maskininlärningsapplikationer och AI-lösningar på några minuter med pålitlig datateknik.

    Datavetenskap och maskininlärning

    Skapa och distribuera AI- och ML-lösningar med hjälp av Azure Databricks, även för strömmande data i realtid. Hantera modeller, reproducera körningar och spåra experiment i ett samarbetsutrymme. Integrera även med Azure Machine Learning för ett centralt register över dina pipelines, modeller och projekt.

    Power BI-integration

    Genom att integrera Azure Databricks med Power BI kan du förbättra prestandan hos Databricks bortom dataforskare och göra den tillgänglig för företagsanvändare. Vi kan hjälpa din organisation att ansluta dina Databricks-kluster till Power BI för att generera mer kraftfulla insikter.

    Modern analysarkitektur med Azure Databricks
    Azure Databricks
    Skaffa Azure Databricks-konsulttjänster
    Vanliga frågor
    Azure Databricks erbjuder organisationer de senaste versionerna av Apache Spark och tillhandahåller kraftfulla klusterhanteringsfunktioner som gör att du kan skapa nya kluster på några sekunder, sömlöst ansluta till bibliotek med öppen källkod, dynamiskt skala upp och ner och dela dem mellan team. Detta är särskilt användbart för stora jobb utan behov av separat miljö.
    Azure Data Factory används främst för dataintegration och inmatning medan Azure Databricks tillhandahåller en samarbetsplattform för dataforskare och ingenjörer för att utföra ETL-aktiviteter och bygga maskininlärningsmodeller. En av de viktigaste skillnaderna är att ADF använder dra-och-släpp-funktioner med ett grafiskt gränssnitt för att visualisera byggandet av datapipelines medan Databricks använder Python, Spark, R, Java eller SQL för att utföra datateknik.
    Apache Spark, plattformen som Databricks är baserat på, är ett ramverk för databehandling som snabbt kan utföra bearbetningsuppgifter på mycket stora datamängder och även distribuera data mellan datorer med distributionsverktyg. Spark kan distribueras på ett antal olika sätt med Java, Scala, Python, R-programmering, SQL, grafbehandling, maskininlärning och strömmande data.
    Databricks syftar till att tillhandahålla analyser för att lösa ditt teams problem. Baserat på Apache Spark-miljön, som är snabbare än den traditionella Hadoop MapReduce vid analys av stora datavolymer, erbjuder Azure Databricks en interaktiv arbetsyta för snabbare samarbete, utforskning och visualisering av data.
    Kom igång med din dataresa med Azure Databricks
    Börja din migreringsresa till Azure Cloud nu!
    Varför Polestar Solutions för era Azure Databricks-behov?
    • 7+ års yrkeserfarenhet
    • Certifierade Microsoft Azure-experter
    • Snabbare implementering
    • Toppleverantörer av molnlösningar
    • Kundsupport dygnet runt
    • Etablerad arkitektonisk planering
    • Låg migrationsrisk
    • Integrerade mikrotjänster