Azure Databricks continua a evoluir como o A plataforma de dados mais aberta, governada e inteligente no Azure. Nos bancos de dados deste ano Information + AI Summitapresentamos uma série de novas inovações Projetado para ajudar os clientes do Azure a modernizar as arquiteturas de dados, dimensionar a colaboração segura e acelerar a adoção da IA. Desde simplificar a ingestão e a orquestração de dados até o capacitação de mais usuários com informações governadas, essas inovações facilitam a construção, a implantação e a escala da IA em toda a sua organização. Nesta recapitulação, abordaremos as principais atualizações anunciadas na Information + AI Summit – agora disponível no Azure.
Capacitando usuários de negócios com Databricks One Genie
Databricks um é uma nova experiência de espaço de trabalho projetada para ajudar os usuários de negócios a tirar o máximo proveito dos dados e da IA com o menor atrito. Ele fornece uma interface simplificada e intuitiva, onde os usuários podem explorar os painéis AI/BI, fazer perguntas usando a linguagem pure through Genie e acessar aplicativos de dados de dados personalizados. Os usuários também podem descobrir painéis, espaços e ferramentas relevantes através de recomendações movidas a IA, todas dentro de um ambiente governado integrado à identidade e segurança do Azure.
Como parte dessa experiência, o novo “Acesso ao consumidor”O direito, disponível para todos os clientes do Databricks hoje, fornece aos usuários de negócios uma interface simplificada somente leitura para acessar ativos compartilhados, como painéis, espaços de gênios e aplicativos de banco de dados-tornando as idéias governadas acessíveis aos tomadores de decisão.
AI/BI Genie Agora está geralmente disponível, capacitando os usuários de negócios a fazer perguntas de dados em linguagem pure e receber respostas precisas e explicáveis. Alimentado pela inteligência de dados, a Genie aprende com padrões de uso organizacional e metadados para gerar SQL, gráficos e resumos fundamentados em dados confiáveis. Ele suporta perguntas de acompanhamento, raciocínio profundo (em breve) e entendimento semântico para ajudar os usuários a ir além do painel e descobrir insights significativos. Além disso, o Azure Databricks Conector nativo à Fundição do Azure AI Permite que os agentes de fundição recuperem insights governados e em tempo actual da IA/BI Genie. Este conector honra as permissões do catálogo da unidade e garante que as idéias sejam fundamentadas nos dados confiáveis da sua organização.
Governança e abertura unificadas: a base para a interoperabilidade
O Unity Catalog é a base da plataforma aberta, segura e interoperável do Azure Databricks. Atualizações recentes continuam a expandir seus recursos:
- Controle de acesso baseado em atributos (ABAC) Outline políticas de acesso flexíveis usando tags que podem ser aplicadas no catálogo, esquema ou nível de tabela. ABAC está disponível em Beta Para segurança de linha e coluna.
- Publicar automatizado para Energy BI Permite que os conjuntos de dados governados sejam publicados e atualizados com segurança no Energy BI, reforçando a segurança e a integridade dos dados na pilha da Microsoft. Quando o ABAC é usado com a Publish to Energy BI Process, o ABAC garante que apenas usuários autorizados possam visualizar ou publicar dados governados, alinhando o acesso ao espaço de trabalho com atributos de negócios e políticas de segurança.
- O catálogo espelhado do Azure Databricks agora está geralmente disponível. Esse recurso permite que as tabelas governadas no catálogo da unidade sejam acessadas pela Microsoft Material, permitindo que a interoperabilidade through APIs abertas do Catálogo de Unidades.
- Governança de dados de nuvem cruzada com catálogo de unidades Suporta o acesso a dados S3 dos Databricks do Azure. Isso permite que as organizações apliquem segurança, auditoria e linhagem de dados consistentes nos limites da nuvem.
- Classificação de dados, detecção de anomalia e aprimoramentos de auditoria Aproveite a inteligência de dados para sinalizar automaticamente anomalias e campos sensíveis em seus dados
- Mesas gerenciadas pelo Iceberg Traga o suporte completo do Apache Iceberg ™ para o Catálogo de Unidades, permitindo acesso aberto e governado em vários motores e ferramentas.
Com esses aprimoramentos, o catálogo da unidade permanece como o mais rico em recursos, performante o catálogo aberto disponível hoje. Ajuda as organizações a padronizar a governança e a acelerar a inovação em sua propriedade de dados do Azure. Esses benefícios já estão sendo realizados através Tabelas gerenciadas do catálogo de unidadesque aplicam otimizações de IA embutidas para oferecer até 50%+ economia de custos e 20x de consultas mais rápidas, tudo sem exigir ajuste ou manutenção handbook.
Modernizar Information Warehousing e ETL com Lakeflow e Lakebridge
Fluxo de lagoagora geralmente disponível, unifica a ingestão de dados, a transformação e a orquestração por meio de três componentes integrados:
- Lakeflow Join para ingestão confiável e gerenciada
- Oleodutos declarativos do Lakeflow Para construir dutos escaláveis de dados com facilidade
- Trabalhos de fluxo de lago para orquestração nativa de dados e IA
O LakeFlow simplifica a engenharia de dados, eliminando a necessidade de costurar várias ferramentas, reduzindo a complexidade e o custo para que as equipes possam se concentrar em gerar valor comercial. Para as equipes de engenharia, a tecnologia subjacente é de origem aberta como Spark Pipelines declarativosoferecendo transparência e flexibilidade para usuários avançados.
Ao mesmo tempo, Designer de Lakeflow-O novo construtor de pipeline visible movido a IA disponível na pré-visualização ainda este ano-os usuários não técnicos que não são técnicos para criar, implantar e monitorar pipelines de dados de grau de produção por meio de uma interface sem código. Isso é especialmente valioso para os clientes do Azure que desejam modernizar os fluxos de trabalho das ferramentas ETLes do Legacy, tornando o desenvolvimento do pipeline acessível a uma gama mais ampla de usuários, garantindo confiabilidade e escalabilidade.
Lakebridge acelera a migração de cargas de trabalho do Legacy Information Warehouse para Azure Databricks SQL. Ele simplifica a avaliação, conversão, validação e reconciliação – oferecendo até 2x implementação mais rápida para as equipes que saem de Teradata, Oracle, Snowflake e muito mais.
Bancos de dados e aplicativos para cargas de trabalho nativas de AI
Base Lake é o primeiro banco de dados Postgres totalmente gerenciado integrado ao Lakehouse e construído para aplicações inteligentes. A Lakebase permite que os clientes combinem cargas de trabalho operacionais, analíticas e de IA da Azure Databricks, dentro de uma plataforma unificada e sem pipelines ETL personalizados. Os casos de uso comuns incluem servir dados e/ou recursos da Lakehouse em aplicações como recomendações personalizadas, aplicações e agentes para processamento de pedidos ou chatbots e analisar dados operacionais no Lakehouse for Historic Order Evaluation, para citar alguns.
Databricks Appsagora geralmente disponível, permite que as equipes construam aplicativos seguros diretamente no ambiente do Azure Databricks. Das ferramentas de administrador internas a aplicativos voltados para o cliente, os aplicativos podem ser construídos em Python ou JavaScript e integrar perfeitamente com a autenticação do Azure. Isso também pode ser complementado com Microsoft Energy Apps Para permitir os front-ends flexíveis apoiados pela governança do catálogo da unidade.
Conclusão: o Azure Databricks é sua plataforma de inteligência de dados ai-nativa
O Azure Databricks está entregando o futuro dos dados e da IA. Com inovações em governança, abertura e cargas de trabalho nativas da IA, estamos ajudando os clientes do Azure a simplificar operações, aumentar a produtividade e dimensionar idéias em suas organizações.
Discover esses novos recursos hoje e comece sua jornada em direção a um banco de dados Plataforma de inteligência de dados no Azure.
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