データストリーミング | DatabricksSkip to main contentプラットフォームデータブリックスのレイクハウスプラットフォームDelta Lakeデータガバナンスデータエンジニアリングデータストリーミングデータウェアハウスデータ共有機械学習データサイエンス料金Marketplaceオープンソーステクノロジーセキュリティ＆トラストセンターウェビナー 5 月 18 日午前 8 時 PT
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Lara Minor氏詳しく見るリアルタイム分析、ML、アプリケーションストリーミングデータで、アナリティクスと AI の精度とアクショナビリティを迅速に向上させることができます。ストリーミングデータパイプラインの下流にあるリアルタイムインサイトは、お客様のビジネスの利益となります。SQL分析 とBIレポート,MLモデルのトレーニング またはリアルタイムの業務アプリケーションの構築のいずれであっても、ビジネスで最も新鮮なデータを提供し、リアルタイムの洞察、より正確な予測、迅速な意思決定を引き出し、競争に打ち勝ちましょう。「常に最新で正確なデータをビジネスパートナーに提供しなければ、インサイトへの信頼を失うことになります。Databricks レイクハウスの導入により、これまで不可能だったことが可能になりました。」ラ・リーガ・テック アーキテクチャ責任者 Guillermo Roldán 氏詳しく見る自動化されたオペレーションツールストリーミングデータパイプラインを構築し、デプロイする際に、Databricks は本番環境に必要な複雑な運用タスクの多くを自動化します。これには、基盤となるインフラの自動的な拡張、パイプラインの依存関係のオーケストレーション、エラー処理とリカバリ、パフォーマンスの最適化などが含まれます。Enhanced Autoscaling は、各ワークロードにコンピュートリソースを自動的に割り当てることで、クラスタ利用を最適化します。これらの機能に加えて、自動データ品質テストと例外管理により、運用ツールの構築と保守に費やす時間を減らし、データから価値を得ることに集中できるようにします。詳しく見る次世代ストリーム処理エンジンSpark Structured Streaming は、Databricks レイクハウスプラットフォーム上のデータストリーミングを解放するコアテクノロジーで、バッチ処理とストリーム処理のための統一された API を提供します。Databricks レイクハウスプラットフォームは、99.95% の稼働率を誇るマネージドサービスで、Apache Spark ワークロードを実行するのに最適な基盤です。Apache Spark API と互換性のある次世代レイクハウスエンジン Photon により、Spark ワークロードはさらに加速され、数千ノードまで自動的にスケールアップしながら、 記録的なパフォーマンスとコストを実現します。詳しく見る統合ガバナンスとストレージDatabricks でのデータストリーミングは、 レイクハウスプラットフォームの基本コンポーネントである Unity Catalog と Delta Lake を利用することを意味します。Delta Lake は、ストリーミングデータとバッチデータの両方に対応するようゼロから設計された唯一のオープンソースストレージフレームワークで、お客様の未加工データを最適化できます。Unity Catalog は、あらゆるデータと AI 資産に対して、きめ細かく統合されたガバナンスを提供し、クラウド間でデータを発見、アクセス、共有するための一貫したモデルを提供します。また、Unity Catalog は、他の組織と容易かつセキュアにデータを共有するための業界初のオープンプロトコルである Delta Sharing をネイティブにサポートしています。また、Unity Catalog は、他の組織と容易かつセキュアにデータを共有するための業界初のオープンプロトコル Delta Sharing をネイティブにサポートしています。統合データチームに最大限の柔軟性を提供 — Partner Connectとテクノロジーパートナーのエコシステムを活用して、一般的なデータストリーミングツールとシームレスに統合できます。データストリーミングカスタマーストーリー「動的な高速データには Databricks を使用しています。実店舗、オンラインを問わず、患者のニーズに応えるためのスピードの改善に大いに役立っています。現在、Databricks をデータ基盤とする十数件のプロジェクトが進行中です。」ウォルグリーン社 プロダクトエンジニアリング部長 Sashi Venkatesan 氏「不正行為をリアルタイムで検知できるようになりました。システムの悪用や違法なロック解除、ロボコールやロボテキスト、個人情報の盗難などのリスクを回避し、先手を打つことができます。」AT&T 社 VP Kate Hopkins 氏さらに詳しくDelta Live TablesDatabricks WorkflowsUnity CatalogDelta LakeSpark 構造化ストリーミング関連リソースeBook・デモデータレイクハウスの構築（データウェアハウス提唱者 Bill Inmon 著）データ、分析、AI ガバナンスデータチームによるDatabricks LakehouseプラットフォームへのガイドDelta Live Tables ストリーミングデモイベントDelta Live Tables を活用したデータ変換データ取り込みを簡単にする方法DATA + AI SUMMIT 2022データ＋AI ワールドツアー 2022ブログDelta Live Tables と Apache Kafka による低レイテンシのストリーミングデータパイプラインDelta Lake へのストリーミングデータ取り込みの簡素化Apache Spark の構造化ストリーミングにおける電子透かしの利用Lightspeed プロジェクト：Apache Spark によるストリーム処理の高速化と簡素化Databricks と Apache Spark、2021 年に開発された新しい構造化ストリーミング機能の概要無料お試し・その他ご相談を承ります無料トライアルコミュニティに参加する製品プラットフォーム料金オープンソーステクノロジーDatabricks 無料トライアルデモ製品プラットフォーム料金オープンソーステクノロジーDatabricks 無料トライアルデモ学習・サポートドキュメント用語集トレーニング・認定ヘルプセンター法務オンラインコミュニティ学習・サポートドキュメント用語集トレーニング・認定ヘルプセンター法務オンラインコミュニティソリューション業種別プロフェッショナルサービスソリューション業種別プロフェッショナルサービス会社情報会社概要採用情報ダイバーシティ＆インクルージョンDatabricks ブログご相談・お問い合わせ会社情報会社概要採用情報ダイバーシティ＆インクルージョンDatabricks ブログご相談・お問い合わせ採用情報言語地域English (United States)Deutsch (Germany)Français (France)Italiano (Italy)日本語 (Japan)한국어 (South Korea)Português (Brazil)Databricks Inc.
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