Databricks no Google Cloud
Benefícios
O Databricks no Google Cloud oferece flexibilidade corporativa para análises orientadas por IA
Permita que suas análises tenham escalonamento e eficiência
A infraestrutura do Google Cloud oferece uma experiência do Databricks rápida, padronizada e escalonável.
Simplifique a infraestrutura e a segurança da análise de dados
O Databricks utiliza o Google Kubernetes Engine, o Google Cloud IAM e o Google Identity para oferecer uma experiência escalonável e segura.
Principais recursos
Melhore sua experiência do Databricks com a plataforma aberta do Google Cloud
O Databricks no Google Cloud oferece uma implantação conteinerizada que inclui integrações robustas com os serviços de análise do Google Cloud.
Delta Lake no Databricks e experiência totalmente gerenciada do Spark
O Databricks, cujos fundadores criaram o Apache Spark, oferece uma experiência totalmente gerenciada do Spark no Google Cloud, com ganhos de desempenho de até 50 vezes em relação ao Spark de código aberto. Esse mecanismo rápido fornece insights prontos para negócios que podem ser integrados ao Looker e ao BigQuery.
Databricks integrado ao BigQuery
Os cientistas de dados que usam o Databricks Workspace podem acessar dados do BigQuery para criar modelos e visualizá-los com o Looker e exibi-los por meio do AI Platform.
Conteinerização do Databricks com o Google Kubernetes Engine
O Databricks no Google Cloud utiliza o serviço seguro e gerenciado de Kubernetes do Google Cloud, o Google Kubernetes Engine (GKE), para dar suporte a implantações conteinerizadas do Databricks na nuvem. Use essa solução para aproveitar a infraestrutura de alto desempenho e executar cargas de trabalho com mais rapidez e custos menores, além de permitir que as novas cargas de trabalho do Databricks sejam migradas para o Google Cloud de maneira rápida e segura.
Clientes
A Condé Nast reúne insights de dados valiosos do Google Cloud e do Databricks
Serviços relacionados
O Databricks no Google Cloud é integrado a estas soluções do Google Cloud
Use o Google Kubernetes Engine para executar suas cargas de trabalho de análise do Databricks com rapidez, segurança e um custo menor, aumentar essas cargas de trabalho e modelos com streaming de dados do Pub/Sub e do BigQuery , realizar visualizações com o Looker e disponibilizar modelos com o AI Platform.