Azure Databricks: ¿qué es?

Azure Databricks : qu'est-ce que c'est ?

Azure DataBricks nace de la unión de los softwares Apache Spark y Databricks, alojados todos en la nube de Microsoft. Permite gestionar los datos en la nube a una escala enorme y abre multitud de posibilidades para el análisis predictivo, la inteligencia artificial y las aplicaciones en tiempo real.

¿Qué es Azure Databricks?

Azure Databricks es una plataforma de análisis de datos. Es la versión optimizada de Databricks para el servicio cloud de Microsoft. Nace de la colaboración de Microsoft, Apache y Databricks. Apache Spark permite lanzar potentes algoritmos analíticos sobre grandes cantidades de datos y en tiempo real. Databricks es un servicio creado por el equipo fundador de Spark que ha permitido desarrollar esos algoritmos en la nube. Finalmente, la colaboración con Azure Services permite optimizar la solución Databricks. Esta colaboración permite acceder más rápido a los datos y una gestión directa de la plataforma desde Azure.

Azure Databricks también es una de las primeras plataformas que permite resolver y trabajar con las 3V del Big Data. Esas 3V del Big Data son indispensables en la actualidad para tener la mejor representación posible de las interacciones de la empresa con los actores externos (clientes, proveedores, etc.).

Pequeño recordatorio: las 3V son el volumen, la variedad y la velocidad. El volumen describe la cantidad de datos que genera una empresa o un organismo. La variedad corresponde a los diferentes tipos de datos en circulación, efectivamente un mismo dato puede incluir un aspecto geográfico y una medida por ejemplo. Y por último, la velocidad representa la frecuencia a la que se puede generar el dato.

Respecto a la arquitectura de la aplicación, Microsoft Azure Databricks propone dos entornos para el desarrollo de aplicaciones que pueden explotar cantidades importantes de datos: Azure SQL Analytics y Azure Workspace. Azure Databricks te permite hacer evolucionar automáticamente los entornos Apache Spark en función de las necesidades. Esos clústeres también pueden detenerse automáticamente. Eso simplifica el despliegue y acelera la instalación y la configuración de los entornos. Con la opción sin servidor, puedes ignorar toda la complejidad de la infraestructura y acceder directamente al servicio. Por tanto es fácil de usar para los equipos independientes que necesitan recursos variables y despliegues personalizados.

Incluye proyectos colaborativos y espacios de trabajo interactivos llamados Notebooks. Estos se pueden utilizar para desarrollar prototipos y procesos de transformación y de análisis, pero se producen con ayuda de un planificador.

El clúster Databricks tiene dos modos de funcionamiento: estándar y alta concurrencia (Standard and High Concurrency). El clúster de alta concurrencia es compatible con los idiomas de programación Python, R y SQL, mientras que el clúster estándar es compatible con Scala, Java, Python, R y SQL.

Una revolución para los perfiles profesionales de la Data

Utilizar Azure Databricks aporta muchas ventajas a los perfiles profesionales de la Data, en particular para los Data Engineers y los Data Scientists. Azure Databricks fue diseñado para el rendimiento y la rentabilidad en la nube. El entorno de ejecución Databricks añade algunas funcionalidades claves al sistema Apache Spark que pueden aumentar el rendimiento y dividir los costes por 10 cuando se utiliza Azure.

Efectivamente, la ventaja principal de Azure Databricks es en primer lugar el hecho de que alía la eficacia de la nube pública de Microsoft con la de una plataforma de tratamiento de Big Data, Apache Spark. Azure Databricks explota la versión más reciente del software Apache Spark, este último permite un tratamiento de datos 100 veces más rápido que su competidor principal. Además, en la plataforma existe una funcionalidad para elegir el escalamiento y la terminación que impiden que una empresa consuma más recursos de los que necesita.

Por otra parte, Azure Databricks garantiza una colaboración total para los Data Engineers y los Data Scientists. Azure Databricks permite múltiples ediciones sobre los paneles. Estos se pueden modificar y compartir, lo cual permite una colaboración en tiempo real sobre los datos. Los paneles permiten que los usuarios modifiquen un trabajo ya existente con diferentes parámetros. Además, Databricks se integra a la perfección con Power Bi para tener una visualización interactiva.

Por último, Azure Databricks es de fácil acceso y uso. Incluye Notebooks que te permiten conectarte con fuentes de datos clásicas y aprender rápidamente las bases del sistema Apache. Se incluyen otras herramientas clásicas para las analíticas como Python o R, de tal modo que se puedan utilizar con Spark para obtener información. 

La suite Microsoft Azure

Microsoft Azure Database permite que las empresas acompañen el proceso de todos sus datos, desde la recepción hasta su explotación.

Aquí tienes las diferentes etapas y servicios incluidos en Microsoft Azure

  • Azure Data Factory: Esta solución permite la integración completa de todos los datos de una empresa. Es una solución serverless que permite la recuperación, la preparación y la transformación de todos los datos de una empresa. Esa solución no requiere ningún mantenimiento y es eficaz cuando los datos proceden de fuentes tan variadas.
  • Azure Databricks
  • Azure Synapse Analytics: Esta solución permite tener un acceso rápido y fácil a los datos que desees. Este servicio permite que los equipos de datos emitan condiciones ilimitadas sobre los datos.
  • Power BI: Por último, gracias a la aplicación Power BI, las empresas pueden visualizar fácilmente los datos y representarlos en diferentes paneles.

La suite Azure Databricks también está compuesta por Azure Data Lake Storage que permite que las empresas conserven todos sus datos en un entorno seguro. Este auténtico almacén de datos permite un almacenamiento casi ilimitado y eterno de los datos de una empresa.

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