Google與Databricks宣布合作,要在Google雲端上提供Databricks平臺,整合兩家企業的資料工程以及機器學習服務,讓用戶可以在Google雲端架構上,用到Databricks的資料分析和機器學習解決方案。

透過Google全球雲端網路,Databricks用戶可以更快地創建湖邊小屋(Lakehouse),以可擴展且靈活的方式,建置資料科學和機器學習應用。用戶在Google雲端上交付Databrick,除了獲得安全性和資料保護功能之外,還可以快速地在全球網路上配置Databrick,根據業務需求調整使用量。

Google雲端上的Databricks與BigQuery深度整合,用戶可以自由地選擇資料分析服務,並且擴展其現有的Databricks湖邊小屋,使用BigQuery進行分析,官方提到,在Google雲端上提供Databricks的特點,在於用戶可以跨資料湖、資料倉儲和多種商業智慧工具,擴展人工智慧分析規模。

另外,預先建置的連接器,可以讓用戶快速地將Databricks、BigQuery、Google雲端儲存、Looker和Pub/Sub整合在一起,而且在Google的人工智慧平臺,使用在Databricks所創建的資料工作流程,無論是速度以及規模都可獲得提升,並可利用人工智慧平臺的Prediction功能,簡化Databricks內建模型的部署。

官方提到,這是Databricks首次在雲端上提供容器化部署,其使用GKE(Google Kubernetes Engine)作為基礎,支援Databricks以容器的形式部署在雲端,藉由把GKE當作操作環境,Databricks可以利用託管服務實作安全、網路政策和運算功能,進而提供分析、人工智慧和機器學習功能。

Google雲端和Databricks的整合,可讓用戶使用Google人工智慧平臺託管服務,減少部署Databricks模型的成本開銷,並且Databricks用戶可以搭配使用Google雲端服務,加快新資料工作管線、分析應用程式和機器學習模型推出的速度。由於Databricks、Google雲端和額外分析應用程式,都在共用的基礎設施上執行,因此官方提到,從定價角度來看,提供了規模經濟,且減少企業分析基礎架構的管理工作。

這項合作還包括共同支援開源社群的承諾,致力開放式創新和開源軟體,鼓勵開源創新和協作,讓共同的客戶能夠更簡單地使用開源技術。用戶之後將可以從Google雲端市集部署Databricks,簡化採購和使用者配置,並使用單一登入以及統一計費。

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