概述
Databricks 是一个数据和人工智能平台，它将数据工程、分析和机器学习统一在一个“lakehouse”基础上。这很重要，因为它可以让公司管理庞大的数据集，并直接在数据已经存在的地方构建人工智能。
在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下可以最好地理解 Databricks。
深入探讨
Databricks 于 2013 年由 Apache Spark 的原始创建者（包括来自加州大学伯克利分校 AMPLab 的 Ali Ghodsi 和 Matei Zaharia）创立。其标志性理念是“lakehouse”——将数据湖廉价、灵活的存储与数据仓库的可靠性和性能相结合，并通过开放的 Delta Lake 表格式实现。顶部是用于治理的 Unity Catalog、用于实验跟踪的 MLflow 以及基于 Spark 构建的 Databricks Runtime。 2023 年，Databricks 收购了 MosaicML，随后发布了开放式大型语言模型 DBRX，标志着向生成式 AI 的硬转向。该平台现在销售一个“数据智能平台”，用于在企业数据上构建和服务人工智能代理。
技术洞察
Databricks 的核心是在 Apache Spark 上运行分布式计算，将大型作业分散到机器集群上。 Delta Lake 在廉价的对象存储之上添加了 ACID 事务和事务日志，因此数据湖的行为就像数据库一样可靠。 MLflow 标准化了 ML 生命周期——跟踪运行、打包模型和管理部署。对于生成人工智能，Mosaic AI 工具可以处理微调、向量搜索和模型服务，让公司可以直接针对受管理的数据构建检索增强助理。
掌握数据块
Databricks 是一个数据和人工智能平台，它将数据工程、分析和机器学习统一在一个“lakehouse”基础上。这很重要，因为它可以让公司管理庞大的数据集，并直接在数据已经存在的地方构建人工智能。在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下可以最好地理解 Databricks。为了建立深入的理解，请将 Databricks 视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 Databricks 的强大团队在提交之前会评估供应商策略、路线图可靠性和锁定风险。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。与此同时，发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
一家零售商每晚在 Databricks 上运行 Spark 作业，将数十亿销售记录处理到干净的表中以进行预测。
数据科学团队使用 Databricks 上的 MLflow 来跟踪实验并部署流失预测模型。
一家银行使用 Mosaic AI 矢量搜索构建了一个受监管的聊天机器人，可以回答有关内部政策文件的问题。
分析小组使用 Delta Lake 为混乱的数据湖提供可靠的 BI 仪表板事务表。
实施模式
实践中的数据块
一家零售商每晚在 Databricks 上运行 Spark 作业，将数十亿销售记录处理到干净的表中以进行预测。
一家零售商每晚在 Databricks 上运行 Spark 作业，将数十亿条销售记录处理成干净的表以进行预测。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的数据块
数据科学团队使用 Databricks 上的 MLflow 来跟踪实验并部署流失预测模型。
数据科学团队使用 Databricks 上的 MLflow 来跟踪实验并部署流失预测模型。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的数据块
一家银行使用 Mosaic AI 矢量搜索构建了一个受监管的聊天机器人，可以回答有关内部政策文件的问题。
一家银行使用 Mosaic AI 矢量搜索构建了一个受管理的聊天机器人，可以回答有关内部政策文件的问题。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会得到更好的结果。
实践中的数据块
分析小组使用 Delta Lake 为混乱的数据湖提供可靠的 BI 仪表板事务表。
分析小组使用 Delta Lake 为混乱的数据湖提供可靠的 BI 仪表板事务表。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
使用您自己的任务和数据集评估提供商。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
维护跨模型或供应商的后备计划。
维护跨模型或供应商的后备计划。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。