PRZEWODNIK FIRM
Kostki danych
Databricks zapewnia platformę danych i sztucznej inteligencji zbudowaną w oparciu o Apache Spark i pamięć masową typu Lakehouse.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~2 min
Na tej stronie2 minuty czytania
Przegląd
Delta Lake dodaje do tabel dziennik transakcji i transakcje ACID, MLflow obsługuje śledzenie eksperymentów, a Unity Catalog zarządza danymi i zasobami AI; możliwości zależą od wdrożonego produktu i konfiguracji.
Głębokie nurkowanie
Firma Databricks została założona w 2013 roku przez twórców Apache Spark i powiązanych projektów open source. Platforma Lakehouse wykorzystuje Delta Lake jako zoptymalizowaną warstwę pamięci masowej z dziennikiem transakcji i transakcjami ACID. Śledzenie MLflow rejestruje parametry, metryki, wersje kodu i artefakty na potrzeby eksperymentów. Unity Catalog zapewnia kontrolę zarządzania danymi i zasobami AI, w tym tabelami, modelami, funkcjami i usługami. Firma Databricks sfinalizowała przejęcie MosaicML w 2023 r. i ogłosiła DBRX w 2024 r. Te kamienie milowe dotyczące produktów i firm nie oznaczają, że jakiekolwiek konkretne obciążenie pracą będzie szybsze lub tańsze; wdrożenia zależą od konfiguracji i pomiarów. Databricks opisuje Lakehouse jako połączenie elastyczności i kosztów jezior danych z zarządzaniem hurtownią danych i celami dotyczącymi wydajności. Cele te nie gwarantują wyników w przypadku każdego obciążenia.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Śledź parametry modelu, metryki i artefakty za pomocą przebiegów MLflow.
Użyj historii transakcji Delta Lake, aby sprawdzić lub wysłać zapytanie do wcześniejszej wersji tabeli.
Zastosuj uprawnienia i pochodzenie katalogu Unity do tabel i zarejestrowanych zasobów AI.
Porównaj ogłoszenie DBRX i przejęcie MosaicML jako osobne wydarzenia firmowe.
Przyszłość kostek danych
Produkty i katalog modeli Databricks zmieniają się z biegiem czasu. Przed wybraniem usługi sprawdź aktualną dokumentację pod kątem zgodności środowiska wykonawczego, dostępności modelu, sposobu zarządzania i licencjonowania.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Strategia dostawcy. Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
- Koszt i budżet. Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Uważaj na
- Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
- Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
- Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Kolejne kroki
- Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
- Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
- Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
- Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Weź udział w quizie dotyczącym kostek danych
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Co to jest kostki danych?
Databricks zapewnia platformę danych i sztucznej inteligencji zbudowaną w oparciu o Apache Spark i pamięć masową typu Lakehouse. Delta Lake dodaje do tabel dziennik transakcji i transakcje ACID, MLflow obsługuje śledzenie eksperymentów, a Unity Catalog zarządza danymi i zasobami AI; możliwości zależą od wdrożonego produktu i konfiguracji.
Databricks zostało założone przez oryginalnych twórców jakiego projektu open source?
Databricks zostało założone w 2013 roku przez twórców Apache Spark z AMPLab na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley.
Co ma łączyć architektura domku nad jeziorem?
Projekt Lakehouse łączy w sobie magazyn danych z możliwością zarządzania hurtownią danych i możliwościami wykonywania zapytań. To są cele architektury; rzeczywista wydajność, koszt i niezawodność zależą od konfiguracji i obciążenia.
Który format otwartej tabeli udostępnia transakcje ACID w Databricks?
Oprócz taniego przechowywania obiektów Delta Lake dodaje dziennik transakcji i gwarancje ACID.
Do czego służy MLflow w Databricks?
MLflow standaryzuje śledzenie przebiegów, pakowanie modeli i zarządzanie wdrożeniami.
Jakie zmiany związane z MosaicML ogłosiła firma Databricks podczas ekspansji generatywnej sztucznej inteligencji?
Firma Databricks ogłosiła przejęcie MosaicML w 2023 r. i wprowadziła DBRX w 2024 r. Były to osobne wydarzenia, a nie jedno wydanie.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat