September 14th, 2023 10 წუთი კითხვა
რა არის Azure Databricks?
Azure Databricks არის ერთიანი პროგრამული პლატფორმა ღრუბლოვან მონაცემთა საწყობებთან მუშაობისთვის, მონაცემთა ანალიზისა და დამუშავებისთვის აგრეთვე მანქანური სწავლებისთვის. Azure Databricks გაძლევთ საშუალებას იმუშაოთ დიდი რაოდენობის მონაცემებთან და გამოიყენოთ ტექნოლოგიები, რომლებიც გაერთიანებულია ტერმინით Big Data. Azure Databricks გამოიყენება:
დიდი რაოდენობით მონაცემების ანალიზი ახალი შეხედულებებისა და ტენდენციების გამოსავლენად;სტრიმინგის მონაცემების რეალურ დროში დამუშავება; მზა მონაცემთა ბაზების კონფიგურაცია და მათი პარალელურ გამოთვლებში ჩართვა; მონაცემთა შექმნა და მართვა ღრუბლოვან სისტემაზე დაფუძნებულ ანალიტიკურ სისტემებში; კორპორატიული ინფორმაციის დიდი მოცულობის ორგანიზება და შენარჩუნება; ანალიტიკური გამოთვლების ჩატარება სხვადასხვა ფორმატის მონაცემებზე დაყრდნობით; ანალიტიკური აპლიკაციების შემუშავება და კვლევის ჩატარება მონაცემთა დამუშავების ალგორითმების გამოყენებით. რისთვის გამოიყენება Azure Databricks? თუ თქვენი ბიზნესი აგროვებს დიდი რაოდენობით მონაცემებს ბიზნეს საქმიანობის შესახებ და გსურთ მიიღოთ უფრო ინფორმირებული და ეფექტური გადაწყვეტილებები ამ ინფორმაციის საფუძველზე (მონაცემებზე ორიენტირებული მიდგომა), გამოიყენეთ Azure Databricks. ეს ანალიტიკური პლატფორმა არის უნივერსალური ინსტრუმენტი მონაცემებთან მუშაობისთვის, ჩაშენებული ფუნქციონალი უმეტეს შემთხვევაში ბევრად აღემატება კონკრეტული ბიზნესის საჭიროებებს. თუ რაღაც მომენტში გჭირდებათ კონკრეტული დავალების შესრულება ან ახალი ავტომატური ანალიზის ალგორითმის დანერგვა, Azure Databricks საკმარისი იქნება, დამატებითი პროგრამული უზრუნველყოფა არ არის საჭირო.
შემდეგი, მოდით გადავხედოთ მონაცემთა დამუშავებასთან დაკავშირებულ ძირითად მოთხოვნებს, რომლებსაც Azure Databricks მოიცავს.
ორგანიზება, მოწყობა და მონაცემთა შენახვა. ეს ამოცანები არის Azure ტექნოლოგიის სამშენებლო ბლოკები. სისტემის მომხმარებლები ინახავენ დიდი რაოდენობით ინფორმაციას სხვადასხვა ფორმატში, თითოეული მხარდაჭერილია 200-ზე მეტი Azure შიდა პროდუქტის მიერ. ნებისმიერი ამოცანა, რომელიც დაკავშირებულია დიდი მონაცემების ექსპლუატაციასთან, შენარჩუნებასთან და გამოყენებასთან, ამუშავებს Azure ინფრასტრუქტურას. თავად Microsoft Azure Databricks ტექნოლოგია ძირითადად გამოიყენება ამ მონაცემებზე დაფუძნებული ანალიტიკური პროცესების ავტომატიზაციისთვის, მანქანური სწავლებისა და სხვა განაწილებული კლასტერული გამოთვლითი ფუნქციებისთვის.
ინფორმაციის გაზიარება და გამოყენება. გარდა ინფორმაციის უშუალოდ შენახვისა, Azure Databricks უზრუნველყოფს ფუნქციონალს ამ მონაცემებზე ერთდროულად წვდომისათვის სხვადასხვა ღრუბლოვან სისტემაზე დაფუძნებულ პროდუქტზე. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ სხვადასხვა მონაცემები სხვადასხვა გამოთვლით პროცესებში, მათ შორის ავტომატიზირებულ პროცესებში და ამ ინფორმაციის პარალელურად შეასრულოთ სხვა ანალიტიკური მოქმედებები. Azure Databricks-ით, თქვენ ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი შემდგომი პროცესების გამარტივებასა და ავტომატიზაციისთვის.
Მონაცემთა ანალიზი. Azure Databricks არის მძლავრი პლატფორმა ანალიტიკური მოთხოვნებისთვის, რომელიც აერთიანებს მოსახერხებელ ინტერფეისებს და ხარჯთეფექტურ ღრუბლოვან გამოთვლით რესურსებს. პლატფორმასთან ურთიერთქმედების გასამარტივებლად, ადმინისტრატორებს შეუძლიათ შექმნან გამოთვლითი კლასტერები არატექნიკური პროფესიონალებისთვის, რათა მათ შეძლონ ძირითადი ანალიტიკური მოთხოვნების შესრულება ღრუბლოვანი პროგრამირების სირთულეების გააზრების გარეშე. მონაცემთა ანალიზი შეიძლება შესრულდეს კოდის დაწერით რამდენიმე პროგრამირების ენაზე, რომელსაც მხარს უჭერს Azure Databricks.
შესრულების პროგნოზი . გამოთვლების დახმარებით თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მათემატიკური მოდელები ცვლადების პროგნოზირებული მნიშვნელობებით ბიზნეს საქმიანობის მომავალ პერიოდებში. Azure Databricks უზრუნველყოფს გამოთვლების გრაფიკულ ჩვენებას Microsoft Power BI-ში შედეგების ინტეგრირების შესაძლებლობით კიდევ უკეთესი ვიზუალიზაციისთვის და გამოთვლილი მნიშვნელობების საფუძველზე არსებული რეპორტინგისთვის.
რუტინული ანალიტიკური პროცესების ავტომატიზაცია. შეგიძლიათ Azure Databricks-ში მრავალი პროცესის ავტომატიზაცია, მათ შორის მონაცემთა შეგროვება, მონაცემთა გაწმენდა და ტრანსფორმაცია, მონაცემთა ავტომატური განახლებები და ავტომატური ანალიტიკური მოთხოვნებიც კი. გარდა ამისა, პლატფორმა იძლევა უამრავ შესაძლებლობას მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების გამოყენებისთვის, მათ შორის პროგნოზირების პროცესებში. მახასიათებლებს შორის, რომლებიც ამარტივებს ინფორმაციის მართვას Azure Databricks-ში, ასევე აღვნიშნავთ: (I) ავტომატიზაციას უნიკალური სკრიპტებით; (II) გაფრთხილებების და გაფრთხილებების კონფიგირაციას ავტომატური ანალიტიკის დროს მონაცემთა ცვლილებების მონიტორინგისთვის.
Azure Databricks გთავაზობთ ანალიტიკური პროცესების სკალირების შეუზღუდავ შესაძლებლობებს მომხმარებლის მონაცემებზე დაყრდნობით. პლატფორმის უაღრესად ოპტიმიზებული ძრავა, აგებულია Apache Spark™ ტექნოლოგიაზე, უზრუნველყოფს გამოთვლითი სამუშაოს 50-ჯერ ზრდას პროგრამულ მოდელებთან შედარებით, როგორიცაა MapReduce.
Azure Databricks ტექნოლოგიები და პროგრამირების ენები დასაწყისისთვის, ჩვენ უნდა გავყოთ Azure Databricks ორ ფუნდამენტურ კომპონენტად: Azure ინფრასტრუქტურის ღრუბლოვანი პლატფორმა და დამოუკიდებელი Databricks პროგრამული პროდუქტი.Microsoft Azure არის ღრუბლოვანი აპლიკაციების განვითარების პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს 200-ზე მეტ ღრუბლოვან პროდუქტს. Azure Databricks ერთ-ერთი ასეთი პროდუქტია, შეგიძლიათ დააკავშიროთ იგი თქვენს ღრუბლოვან ანგარიშთან და გამოიყენოთ მოწოდებული ფუნქციონალი თქვენი ბიზნეს ამოცანების შესასრულებლად. 2. Databricks არის ამერიკული კომპანია, რომელმაც შექმნა Apache Spark™ კლასტერის დამუშავების ტექნოლოგია. ფართო გაგებით, Databricks არის ვებ პლატფორმა მზა ინტერფეისით, რომელიც საშუალებას აძლევს კლასტერების ავტომატიზირებულ მართვას ინტერაქტიული ნოუთბუქების გამოყენებით გამოთვლების შესასრულებლად. Databricks-ის პლატფორმის ყველა უახლესი მიღწევა ხელმისაწვდომია Azure Databricks-თან ინტეგრაციის გზით: თავად ტექნოლოგიის გარდა, მომხმარებლები იღებენ ღრუბლოვანი გამოთვლის ძალას მის შესასრულებლად. Apache Spark™ გამოთვლითი ტექნოლოგია Apache Spark™ ტექნოლოგია არის Apache Hadoop კლასტერის ტექნოლოგიის ევოლუციური დამატება, რომელიც იყენებს MapReduce პროგრამირების მოდელს. MapReduce-ის არსი შემდეგია: ერთი დიდი გამოთვლითი დავალება იყოფა მცირე ფრაგმენტებად, რომელთაგან თითოეული ეშვება და გამოითვლება პარალელურად ერთ-ერთ კლასტერულ კვანძზე. ამ შემთხვევაში, კლასტერი წარმოადგენს სერიულ კომპიუტერების ქსელს. Apache Spark™ ურთიერთქმედებს დისკის ინფორმაციასთან 10-ჯერ უფრო სწრაფად, ვიდრე MapReduce და ამუშავებს მას 100-ჯერ უფრო სწრაფად. ამიტომ ჩვენ ვამბობთ, რომ Apache Spark™ არის ევოლუციური ტექნოლოგია MapReduce-თან შედარებით: ისინი ეფუძნება პროგრამის ლოგიკის იმავე პრინციპს, მაგრამ ამ ტექნოლოგიებით ინფორმაციის დამუშავების სიჩქარე ათჯერ განსხვავდება. გარდა ამისა, აღსანიშნავია, რომ Azure Databricks იყენებს ღრუბლოვან კლასტერებს გამოთვლებისთვის, რაც ნიშნავს, რომ მომხმარებელს არ სჭირდება ფიზიკური ტექნიკის გამოყენება პლატფორმასთან მუშაობისთვის. Პროგრამირების ენები Azure Databricks მხარს უჭერს პროგრამირების ხუთ ენას: Python, Scala, R, Java და SQL. ეს ნიშნავს, რომ ავტომატიზაციის სპეციალისტს შეუძლია შეასრულოს ბიზნეს მონაცემთა დამუშავების მოთხოვნები ბევრად უფრო სწრაფად სხვადასხვა ენაზე მზა ბრძანებების გამოყენებით, ნაცვლად იმისა, რომ შემოიფარგლოს მხოლოდ ერთი მათგანის ფუნქციონალით. ეს ასევე ძალიან მოსახერხებელია რთული, უნიკალური ამოცანების შესრულებისას, მათ შორის ავტომატური გამოთვლების მრავალსაფეხურიანი პროცესის კონფიგურაციისას, მრავალი მონაცემთა ბაზის საფუძველზე, რომლებიც განახლებულია სხვადასხვა ინტერვალებით. Azure Databricks-ით დეველოპერს შეუძლია დაწეროს კოდის ნაწილი ერთ ენაზე და ნაწილი მეორეზე მეტი მოხერხებულობისთვის. ეს დაზოგავს ექსპერტების დროს და პლატფორმასთან ურთიერთქმედებას მეტად უნივერსალურს გახდის. Azure Databricks ასევე მხარს უჭერს მანქანური სწავლების ჩარჩოებსა და პროგრამულ ბიბლიოთეკებს: TensorFlow, PyTorch და Scikit-learn. ეს ფუნქცია ასევე შექმნილია პლატფორმასთან ურთიერთქმედების გასამარტივებლად, მანქანური სწავლების საკითხებში გამოთვლების საფუძველზე. სამი ბიბლიოთეკის მხარდაჭერა ერთდროულად ათავისუფლებს მანქანური სწავლების ალგორითმის შემქმნელებს: ის საშუალებას აძლევს მათ განახორციელონ კომბინირებული პროგრამული გადაწყვეტილებები, რომლებიც სწორად იქნება ინტერპრეტირებული პლატფორმის მიერ. Microsoft Azure Databricks-ის დეველოპერები აქტიურად მუშაობენ პლატფორმაზე კიდევ უფრო მეტი ტექნოლოგიებისა და მხარდაჭერილი პროგრამირების ენების შემოტანაზე. ეს აბსოლუტურად არაფერს მოითხოვს მომხმარებლებისგან, რადგან მთელი დატვირთვა მოდის სისტემის შიდა ღრუბლოვან კლასტერებზე.რა ბიზნეს ამოცანებს წყვეტს Azure Databricks? Azure Databricks პროგრამულ პლატფორმას შეუძლია შეასრულოს მონაცემთა უმეტესი ამოცანები, რომლების წინაშეც შესაძლოა აღმოჩნდეს ბიზნესი. ქვემოთ მოყვანილი სია აღწერს ამ ამოცანებს.მონაცემთა სამუშაო ნაკადის დაგეგმვა და მართვა ფართომასშტაბიანი კორპორატიული მონაცემების უსაფრთხო შენახვა ანალიტიკური გამოთვლები მონაცემების საფუძველზე სხვადასხვა ფორმატში გამოთვლილი მნიშვნელობების ვიზუალიზაცია ანალიტიკური დეშბორდების შექმნა მონაცემთა ტრანსფორმაცია ღრუბლოვანი აპლიკაციების განვითარებისთვის უსაფრთხო ქსელის შექმნა მონაცემთა შეგროვების, განახლებისა და ანალიზის ავტომატიზაცია მოწინავე მანქანური სწავლების მოდელების შექმნა SMART business-ის მიერ team-ის იმპემენტაცია და პერსონალიზაცია SMART business-ის გუნდი უზრუნველყოფს სერვისებს პროგრამული ალგორითმების დანერგვის, შენარჩუნებისა და განვითარებისთვის Azure Databricks სისტემის ფარგლებში. თუ თქვენ გაქვთ ბიზნეს მოთხოვნა Azure Databricks-ის კომპანიის პროგრამულ ქსელში ინტეგრაციის შესახებ და მზად ხართ განიხილოთ იგი, გთავაზობთ კონსულტაციას.
ჩვენ უკევ დიდი ხანია ვმუშაობთ საშუალო და მსხვილი ბიზნესის საჭიროებებზე: მონაცემთა ანალიზი, პროცესების ავტომატიზაცია, ინფრასტრუქტურის განვითარება და მშენებლობა. SMART business-ის გუნდმა შექმნა რთული თანმიმდევრული პროცესები დიდი მონაცემთა ნაკრების ავტომატური დამუშავებისთვის ცვლადების ყოველდღიური განახლებით.Azure Databricks-ის ფასი Azure Databricks-ის ფასი დამოკიდებულია სამ ძირითად ფაქტორზე:ლიცენზიის გამოწერის ტიპი; დამატებითი ინტეგრირებული პროგრამული უზრუნველყოფის რაოდენობა; პლატფორმის პერსონალიზაციის დონე ბიზნესის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. სამი მიზეზი, რის გამოც მომგებიანია Azure Databricks SMART business-გან ლიცენზირებული პროგრამული უზრუნველყოფის მოსახერხებელი კავშირი. როგორც Microsoft-ის ერთ-ერთი პარტნიორი, ჩვენ ვიცნობთ ლიცენზიების არჩევის ყველა ნიუანსს და მათ მხარდაჭერას. ჩვენ გაგიწევთ კვალიფიციურ კონსულტაციას და შემოგთავაზებთ რამდენიმე მომგებიანი კავშირის ვარიანტს, ასევე შევასრულებთ ყველა მოქმედებას ლიცენზიით დამოუკიდებლად, მესამე მხარის ჩართვის გარეშე.სრული მიგრაცია Microsoft-ის ეკოსისტემის პროგრამულ პროდუქტებზე. იქნება ეს მხოლოდ Azure Databricks თუ ჩვენ მიერ დაკავშირება Power BI-ს გაუმჯობესებულ რეპორტინგსა და ვიზუალიზაციასთან, ეს თქვენზეა დამოკიდებული. ჩვენ ასევე გვაქვს Microsoft-ის ეკოსისტემაზე დაფუძნებული საკუთარი პროდუქტები, რომლებიც კიდევ უფრო მეტ სარგებელს გვთავაზობენ.Azure Databricks-ის სწრაფი ინტეგრაცია სხვა პროგრამულ უზრუნველყოფასთან. SMART business-ის გუნდს აქვს მზა გადაწყვეტილებები საშუალო და დიდი ბიზნესისთვის, შესაბამისად სწრაფად ვაშენებთ პროგრამულ ინფრასტრუქტურას ღრუბლოვან სისტემაში. გაიგეთ მეტი ჩვენი ERP, CRM და HRM სისტემების შესახებ, რომლებიც დაფუძნებულია Microsoft-ის სერვისებზე.Azure Databricks ავტომატიზაცია და ინტეგრაცია სხვა პროგრამულ სერვისებთან მოდით ვიზუალურად წარმოვიდგინოთ, რამდენად სასარგებლო და ლამაზი შეიძლება იყოს ავტომატიზაციის პროცესი. წარმოიდგინეთ მყუდრო ყავის მაღაზიების პატარა ქსელი, რომელმაც მიმართა SMART business-ის გუნდს, მათი პროცესების Azure Databricks-ით ავტომატიზაციისთვის.მონაცემთა შეგროვება: თითოეული ყავის მაღაზია ყოველდღიურად ათავსებს საფონდო ნაშთებს მონაცემთა ბაზაში ღრუბლოვან სისტემაში.მონაცემთა იმპორტი: Azure Databricks ავტომატურად უერთდება მონაცემთა ბაზას, რათა შემოიტანოს შეგროვებული მონაცემები კონკრეტული კონფიგურირებადი სიხშირით, მაგალითად, ყოველ დილით 6 საათზე.ინვენტარის პროგნოზირება: Azure Databricks-ის საშუალებით შეგიძლიათ უზრუნველყოთ ისტორიული მონაცემების ანალიზი, გაყიდვების ტენდენციები კვირის დღეების მიხედვით და მრავალი სხვა. სისტემას შეუძლია გამოთვალოს რამდენი პროდუქტის მომზადება და გაყიდვაა საჭირო მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად.ავტომატური შეტყობინებები: ალგორითმს ვამატებთ შეტყობინებების გენერირებას და გაგზავნას, როდესაც ინდიკატორები მიაღწევენ ზღვრებს, მაგალითად, როცა ყავა ამოიწურება.შეკვეთების გენერირება: Azure Databricks ავტომატურად გამოიმუშავებს ზუსტ ჩამონათვალს, თუ რამდენი და რა სახის ყავა უნდა შეიძინოთ.მიმწოდებლებთან ინტეგრაცია: საქონლის შეკვეთის სია შეიძლება ავტომატურად გაიგზავნოს სხვადასხვა დანიშნულ მომწოდებლებს ელექტრონული ფოსტით ან API ინტეგრაციის საშუალებით.Dashboard განახლებები: როდესაც თქვენ აერთიანებთ Azure Databricks-ს Power BI-თან, თითოეულ ცალკეულ ყავის მაღაზია იძებს საოპერაციო მეტრიკის ჩვენების საშუალებად, რომელიც განახლებადია რეალურ დროში . ეს ინდიკატორები მოიცავს ინვენტარს, მოთხოვნის შესრულებას, მნიშვნელობების შედარებას იმავე პერიოდის ისტორიულ მონაცემებთან, პროგნოზირებულ მნიშვნელობებთან, გრაფიკებს და ბევრ სხვას.კონსულტაციის მოთხოვნა 
