คู่มือบริษัท

ดาต้าบริคส์

Databricks คือแพลตฟอร์มข้อมูลและ AI ที่รวมวิศวกรรมข้อมูล การวิเคราะห์ และการเรียนรู้ของเครื่องจักรไว้บนรากฐาน 'เลคเฮาส์' แห่งเดียว

อ่าน 2 นาทีอัปเดตล่าสุด

ภาพรวม

It matters because it lets companies manage huge datasets and build AI directly where their data already lives.

เจาะลึก

Databricks ก่อตั้งขึ้นในปี 2013 โดยผู้สร้างดั้งเดิมของ Apache Spark รวมถึง Ali Ghodsi และ Matei Zaharia จาก AMPLab ของ UC Berkeley แนวคิดอันเป็นเอกลักษณ์ของมันคือ 'เลคเฮาส์' ซึ่งผสมผสานการจัดเก็บข้อมูล Data Lake ราคาถูกและยืดหยุ่นเข้ากับความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของคลังข้อมูล ซึ่งเปิดใช้งานโดยรูปแบบตาราง Delta Lake แบบเปิด ที่ด้านบนสุด ได้แก่ Unity Catalog สำหรับการกำกับดูแล, MLflow สำหรับการติดตามการทดสอบ และ Databricks Runtime ที่สร้างบน Spark ในปี 2023 Databricks เข้าซื้อกิจการ MosaicML และต่อมาได้เปิดตัว DBRX ซึ่งเป็นโมเดลภาษาแบบเปิดขนาดใหญ่ ซึ่งส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ไปสู่ ​​generative AI ขณะนี้แพลตฟอร์มดังกล่าวทำการตลาด 'แพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ' สำหรับการสร้างและให้บริการตัวแทน AI เกี่ยวกับข้อมูลองค์กร

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

โดยที่แกนหลัก Databricks เรียกใช้การคำนวณแบบกระจายบน Apache Spark โดยแบ่งงานใหญ่ๆ ออกเป็นคลัสเตอร์ต่างๆ ของเครื่องจักร Delta Lake เพิ่มธุรกรรม ACID และบันทึกธุรกรรมนอกเหนือจากพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์ราคาถูก ดังนั้น Data Lake จึงมีพฤติกรรมเหมือนกับฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ MLflow สร้างมาตรฐานให้กับวงจรการใช้งาน ML—การติดตามการรัน โมเดลแพ็คเกจ และการจัดการการปรับใช้ สำหรับ generative AI เครื่องมือ Mosaic AI จะจัดการการปรับแต่งอย่างละเอียด การค้นหาเวกเตอร์ และการให้บริการโมเดล ช่วยให้บริษัทต่างๆ สร้างผู้ช่วยที่เสริมการดึงข้อมูลได้โดยตรงกับข้อมูลที่ได้รับการควบคุม

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

กลยุทธ์ของผู้ขาย

โรดแมปของผู้จำหน่ายมีอิทธิพลต่อฟีเจอร์ที่ทีมของคุณสามารถสร้างได้ต่อไป

ต้นทุนและงบประมาณ

ข้อกำหนดทางการค้าและตัวเลือกการใช้งานส่งผลต่อต้นทุนและความเสี่ยงในระยะยาว

ความเสี่ยงและความปลอดภัย

สิ่งจูงใจของบริษัทจะกำหนดค่าเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ ท่าทางที่ปลอดภัย และความเปิดกว้าง

อนาคตของ Databricks

Databricks กำลังแข่งขันกันเพื่อให้องค์กรต่างๆ สร้าง AI จากข้อมูลของตนเอง โดยแข่งขันกับ Snowflake และบริษัทคลาวด์ยักษ์ใหญ่ คาดว่าจะมีการลงทุนจำนวนมากในตัวแทน AI การเรียกค้นที่ได้รับการควบคุม และเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสามารถสืบค้นข้อมูลในภาษาธรรมชาติ การเดิมพันแบบโอเพ่นซอร์ส (Delta Lake, MLflow, DBRX) มีจุดมุ่งหมายเพื่อล็อคความคิดในขณะที่สร้างรายได้จากการให้บริการและการกำกับดูแล ด้วยการประเมินมูลค่าส่วนตัวที่สูงลิ่วและการเก็งกำไร IPO ที่มั่นคง Databricks กำลังวางตำแหน่ง Lakehouse ให้เป็นสารตั้งต้นเริ่มต้นสำหรับ AI ที่สร้างสรรค์ระดับองค์กร

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

ผู้ค้าปลีกดำเนินงาน Spark ทุกคืนบน Databricks เพื่อประมวลผลบันทึกการขายนับพันล้านรายการลงในตารางที่ชัดเจนสำหรับการคาดการณ์

ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ MLflow บน Databricks เพื่อติดตามการทดลองและปรับใช้โมเดลการคาดการณ์การเปลี่ยนใจ

ธนาคารสร้างแชทบอตที่ได้รับการควบคุมด้วยการค้นหาเวกเตอร์โมเสค AI ซึ่งตอบคำถามเกี่ยวกับเอกสารนโยบายภายใน

กลุ่มการวิเคราะห์ใช้ Delta Lake เพื่อให้ Data Lake ที่ยุ่งเหยิงมีความน่าเชื่อถือและเป็นตารางธุรกรรมสำหรับแดชบอร์ด BI

ความเสี่ยงและรั้ว

การประกาศเปิดตัวอาจแซงหน้าความเสถียรในขั้นตอนการทำงานจริง

การกำหนดราคา API หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายสามารถทำลายสมมติฐานได้ในชั่วข้ามคืน

การพึ่งพาผู้ขายรายเดียวจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการล็อคอินและการย้ายข้อมูล

แผนงานการดำเนินงาน

1

ประเมินผู้ให้บริการโดยใช้งานและชุดข้อมูลของคุณเอง

2

ตรวจสอบความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และข้อกำหนดทางกฎหมายก่อนรวมระบบ

3

รักษาแผนสำรองสำหรับรุ่นหรือผู้จำหน่าย

4

ตรวจสอบบันทึกประจำรุ่นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงแผนงานไม่ทำให้ทีมแปลกใจ

สำรวจต่อไป

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the Databricks quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

เริ่มแบบทดสอบ

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

คำถามที่พบบ่อย

What is Databricks?

Databricks คือแพลตฟอร์มข้อมูลและ AI ที่รวมวิศวกรรมข้อมูล การวิเคราะห์ และการเรียนรู้ของเครื่องจักรไว้บนรากฐาน 'เลคเฮาส์' แห่งเดียว สิ่งสำคัญคือช่วยให้บริษัทต่างๆ จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้าง AI ได้โดยตรงในที่ที่มีข้อมูลอยู่แล้ว

Databricks ก่อตั้งโดยผู้สร้างดั้งเดิมของโครงการโอเพ่นซอร์สใด

Databricks เริ่มต้นในปี 2013 โดยผู้สร้าง Apache Spark จาก AMPLab ของ UC Berkeley

สถาปัตยกรรม 'เลคเฮาส์' ผสมผสานอะไรเข้าด้วยกัน?

เลคเฮาส์ผสมผสานการจัดเก็บทะเลสาบที่ยืดหยุ่นและราคาถูกเข้ากับความน่าเชื่อถือและความรวดเร็วระดับคลังสินค้า

รูปแบบตารางแบบเปิดใดที่ทำให้ Databricks Data Lake ทำธุรกรรม ACID ได้

Delta Lake เพิ่มบันทึกธุรกรรมและการรับประกัน ACID นอกเหนือจากพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์ราคาถูก

MLflow ใช้ทำอะไรบน Databricks

MLflow สร้างมาตรฐานการติดตามการทำงาน โมเดลบรรจุภัณฑ์ และการจัดการการปรับใช้

การเข้าซื้อกิจการและโมเดลแบบเปิดใดที่ส่งสัญญาณถึงจุดเปลี่ยนของ Databricks ไปสู่ AI แบบสร้างสรรค์

Databricks เข้าซื้อกิจการ MosaicML ในปี 2023 และเปิดตัวโมเดล DBRX แบบเปิด ซึ่งถือเป็นการผลักดันด้าน AI เชิงสร้างสรรค์