Azure DataBricks est né de l’association des logiciels Apache Spark et Databricks, le tout hébergé sur le cloud de Microsoft. Elle permet de gérer la data à une très grande échelle dans le cloud ouvrant une multitude de possibilités pour l’analyse prédictive, l’intelligence artificielle et les applications en temps réel.
C'est quoi Azure Databricks ?
Azure Databricks est une plateforme d’analyse de données. C’est la version optimisée de Databricks pour le service cloud de Microsoft. Elle est née de la collaboration de Microsoft, Apache et Databricks. Apache Spark permet de lancer de puissants algorithmes analytiques sur des quantités immenses de données et en temps réel. Databricks est un service créé par l’équipe fondatrice de Spark qui a permis de réaliser ces algorithmes sur le cloud. Enfin l’association avec Azure Services permet d’optimiser la solution Databricks. Cette association permet l’accès le plus rapide aux données et un management direct de la plateforme depuis Azure.
Ainsi, Azure Databricks est aussi une des premières plateformes permettant de résoudre et de travailler avec les 3V du Big Data. Ces 3V du Big Data sont indispensables aujourd’hui pour avoir la meilleure représentation possible des interactions de l’entreprise avec les acteurs qui lui sont extérieurs (clients, fournisseurs etc.)
Petit rappel : Les 3V sont le volume, la variété et la vitesse. Le volume décrit la quantité de données qui sont générées par une entreprise ou un organisme. La variété correspond aux différents types de données en circulation, en effet une même donnée peut comprendre un aspect géographique et une mesure par exemple. Et enfin la vitesse, représente la fréquence à laquelle la donnée peut être générée.
Par rapport à l’architecture de l’application, Microsoft Azure Databricks propose deux environnements pour le développement d’applications pouvant exploiter des quantités importantes de données : Azure SQL Analytics et Azure Workspace. Azure Databricks vous permet de faire évoluer automatiquement les environnements Apache Spark en fonction des besoins. Ces clusters peuvent également être arrêtés automatiquement. Cela simplifie le déploiement et accélère l’installation et la configuration des environnements. Avec l’option sans serveur, vous pouvez ignorer toute la complexité de l’infrastructure et accéder directement au service. Il est donc facile à utiliser pour les équipes indépendantes qui ont besoin de ressources variables et de déploiements ad hoc.
Il comprend des projets collaboratifs et des espaces de travail interactifs appelés Notebooks. Ceux-ci peuvent être utilisés pour développer des prototypes et des processus de transformation et d’analyse, puis mis en production à l’aide d’un planificateur.
Le cluster Databricks a deux modes de fonctionnement : Standard et High Concurrency. Le cluster High Concurrency supporte les langages de programmation Python, R et SQL, tandis que le cluster Standard supporte Scala, Java, Python, R et SQL.
Une révolution pour les métiers data
Utiliser Azure Databricks procure de nombreux avantages pour les métiers Data notamment les data ingénieurs et les data scientists. Azure Databricks a été conçu pour la performance et la rentabilité dans le cloud. L’environnement d’exécution Databricks rajoute quelques fonctionnalités clés au système Apache Spark qui peuvent augmenter la performance ainsi que diviser les coûts par 10 lorsque l’on utilise Azure.
En effet, L’avantage principal d’Azure Databricks est tout d’abord le fait qu’il allie l’efficacité du cloud public de Microsoft et celle d’une plateforme de traitement de Big Data, Apache Spark. En effet, Azure Databricks exploite la version la plus récente du logiciel Apache Spark – ce dernier permet un traitement des données 100 fois plus rapide que son concurrent principal. De plus, il existe sur la plateforme une fonctionnalité d’auto-échelonnage et d’auto-terminaison qui empêchent une entreprise de consommer plus de ressources que ce dont elle a besoin.
D’un autre côté Azure Databricks assure une collaboration totale pour les ingénieurs data et data scientist. Azure Databricks permet aux tableaux de bord d’être multi-éditables. Ces tableaux de bord peuvent être modifiés et partagés, permettant une collaboration en temps réel sur les données. Les tableaux de bord permettent aux utilisateurs de modifier un travail déjà existant avec différents paramètres. De plus Databricks s’intègre parfaitement avec Power Bi afin d’avoir une visualisation interactive.
Enfin Azure Databricks est facile d’accès et d’utilisation. Databricks comprend des notebooks qui vous permettent de vous connecter à des sources de données classiques et d’apprendre rapidement les bases du système Apache. D’autres outils classiques pour les analytics sont aussi inclus comme Python et R afin qu’ils soient utilisés avec Spark pour obtenir des informations.
La suite Microsoft Azure
Microsoft Azure Database permet aux entreprises d’accompagner le processus de vie de toutes leurs données, de la réception à son exploitation.
Voici les différentes étapes et services inclus dans Microsoft Azure
- Azure Data Factory : Cette solution permet l’intégration complète de toutes les données d’une entreprise. C’est une solution serverless qui permet la récupération, la préparation et la transformation de toutes les données d’une entreprise. Cette solution ne demande aucune maintenance et est efficace lorsque les données proviennent de sources si variées.
- Azure Databricks
- Azure Synapse Analytics : Cette solution permet d’avoir accès rapidement et facilement à la donnée que vous souhaitez. Ce service permet aux équipes data d’émettre des conditions illimitées sur la donnée.
- Power BI : Enfin grâce à l’application Power BI, les entreprises peuvent visualiser facilement les données et les représenter sur différents tableaux de bord.
La suite Azure Databricks est aussi composée d’Azure Data Lake Storage qui permet aux entreprises de conserver toutes leurs données dans un environnement sécurisé. Ce véritable entrepôt de données permet un stockage quasiment illimité et éternel des données d’une entreprise.
