Azure Databricks.

Was ist Azure Databricks?

Azure Databricks ist eine einheitliche Analyseplattform, mit der Unternehmen Datenpipelines, Machine-Learning-Modelle und Dashboards in großem Maßstab erstellen können. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten Dienst, der auf Azure ausgeführt wird und einen einheitlichen Arbeitsbereich für Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Geschäftsanalysten bietet, um gemeinsam an Projekten zu arbeiten.

Azure Databricks basiert auf Apache Spark, einem beliebten Open-Source-Framework für verteiltes Rechnen. Es bietet eine optimierte Spark-Umgebung sowie eine Reihe von Tools und Funktionen, die die Erstellung und Bereitstellung von Analyse- und KI-Anwendungen vereinfachen.

Azure Databricks ist eine beliebte Wahl für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter:

• Datenverarbeitung: Azure Databricks kann zum Aufbau und zur Verwaltung von Datenpipelines verwendet werden, die große Datensätze verarbeiten und transformieren.
• Maschinelles Lernen: Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
• Business Intelligence: Mit Azure Databricks können Dashboards und Berichte erstellt werden, die Einblicke in Daten bieten.

Azure Databricks ist außerdem eng mit anderen Azure-Diensten wie Azure Storage, Azure SQL Database und Azure Machine Learning Studio integriert. Dadurch lassen sich End-to-End-Analysen und KI-Lösungen auf Azure einfach erstellen und bereitstellen.

Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von Azure Databricks:

• Einheitliche Plattform: Azure Databricks bietet eine einzige Plattform für Data Engineering, Data Science und Business Intelligence. Dies erleichtert Teams die Zusammenarbeit an Projekten und den Austausch von Daten.
• Skalierbarkeit: Azure Databricks lässt sich skalieren, um auch den Anforderungen der anspruchsvollsten Workloads gerecht zu werden. Es kann Petabytes an Daten und Tausende gleichzeitiger Benutzer verarbeiten.
• Leistung: Azure Databricks ist auf Leistung optimiert und kann schnell und effizient Erkenntnisse aus Daten liefern.
• Benutzerfreundlichkeit: Azure Databricks ist einfach zu bedienen und bietet eine Vielzahl von Tools und Funktionen, die Benutzern einen schnellen Einstieg ermöglichen.

Insgesamt ist Azure Databricks eine leistungsstarke und vielseitige Analyseplattform, die zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden kann. Sie ist eine gute Wahl für Unternehmen jeder Größe, die End-to-End-Analyse- und KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen möchten.

Die beste Azure Databricks-Architektur

Die beste Azure Databricks-Architektur hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens und den Anwendungsfällen ab, die Sie unterstützen möchten. Es gibt jedoch einige allgemeine Best Practices, die Sie befolgen können, um eine skalierbare, effiziente und sichere Architektur zu entwerfen.

Hier sind einige Tipps für die Gestaltung der besten Azure Databricks-Architektur:

• Verwenden Sie eine mehrschichtige Architektur:Eine mehrschichtige Architektur unterteilt Ihre Daten und Workloads in verschiedene Schichten, wie beispielsweise eine Landing Zone, einen Data Lake und ein Data Warehouse. Dies erleichtert die Verwaltung Ihrer Daten und Workloads und verbessert zudem die Leistung und Sicherheit.
• Delta Lake verwenden:Delta Lake ist ein Open-Source-Speicherformat, das ACID-Transaktionen und andere Funktionen bietet, die es ideal für die Speicherung von Daten in Azure Databricks machen. Es ist auch mit Spark kompatibel, sodass Sie vorhandenen Spark-Code zur Verarbeitung und Transformation Ihrer Daten verwenden können.
• Verwenden Sie die automatische Skalierung:Mit der automatischen Skalierung kann Azure Databricks Ihre Cluster je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skalieren. So können Sie Rechenkosten sparen.
• Verwenden Sie verwaltete Dienste:Azure Databricks bietet eine Vielzahl von verwalteten Diensten, wie z. B. verwaltete Notizbücher und verwaltetes Streaming. Diese Dienste können Ihnen dabei helfen, den Betriebsaufwand für die Verwaltung Ihrer Azure Databricks-Umgebung zu reduzieren.
• Sicherheitsfunktionen nutzen:Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Sicherheitsfunktionen, wie z. B. rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC) und Verschlüsselung. Diese Funktionen können Ihnen dabei helfen, Ihre Daten und Workloads vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Hier ist ein Beispiel für eine mehrschichtige Azure Databricks-Architektur:

• Landing Zone:Die Landing Zone ist ein temporärer Speicherbereich, in dem Daten zunächst in Azure Databricks aufgenommen werden. Die Landing Zone kann in Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2 gespeichert werden.
• Data Lake: Der Data Lake ist ein zentraler Speicherort für alle Ihre Daten, unabhängig von deren Format oder Struktur. Der Data Lake kann gespeichert werden in Azure Data Lake Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2 gespeichert werden.
• Data Warehouse: Das Data Warehouse ist ein hochoptimierter Datenspeicher für die Ausführung analytischer Abfragen und Berichte. Das Azure-Data Warehouse kann in Azure Synapse Analytics oder Azure SQL Database gespeichert werden. Informieren Sie sich über die Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse.

Die Azure Databricks-Cluster können auf Daten in der Landing Zone und im Data Lake zugreifen, um Verarbeitungs- und Transformationsaufgaben durchzuführen. Die verarbeiteten und transformierten Daten können dann zu Analysezwecken in das Data Warehouse geladen werden.

Dies ist nur ein Beispiel für eine Azure Databricks-Architektur. Die konkrete Architektur, für die Sie sich entscheiden, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab.

Hier sind einige zusätzliche bewährte Methoden für die Gestaltung einer Azure Databricks-Architektur:

• Verwenden Sie ein Versionskontrollsystem:Verwenden Sie ein Versionskontrollsystem wie Git, um Änderungen an Ihren Azure Databricks-Notebooks und anderem Code zu verfolgen. Dies erleichtert die Zusammenarbeit mit anderen und ermöglicht bei Bedarf das Zurücksetzen von Änderungen.
• Verwenden Sie Unit-Tests:Verwenden Sie Unit-Tests, um Ihren Azure Databricks-Code zu testen. So können Sie Fehler frühzeitig erkennen und beheben.
• Verwenden Sie Integrationstests:Verwenden Sie Integrationstests, um Ihren Azure Databricks-Code mit anderen Komponenten Ihrer Architektur zu testen, z. B. Ihren Datenquellen und Ihrem Data Warehouse. So können Sie sicherstellen, dass Ihre gesamte Architektur wie erwartet zusammenarbeitet.
• Überwachen Sie Ihre Architektur:Überwachen Sie Ihre Azure Databricks-Architektur, um Leistungs- oder Sicherheitsprobleme zu erkennen und zu beheben. Mit Azure Databricks Monitoring können Sie Ihre Cluster und Jobs überwachen.

Wenn Sie diese bewährten Methoden befolgen, können Sie eine Azure Databricks-Architektur entwerfen, die skalierbar, effizient, sicher und zuverlässig ist.

Wichtige Azure-Integrationen von Databricks

Databricks bietet mehrere Integrationen mit Azure, um eine nahtlose und leistungsstarke Umgebung für Datenanalyse und maschinelles Lernen bereitzustellen. Diese Integrationen nutzen die Funktionen der Azure-Dienste, um Workflows in den Bereichen Data Engineering, Data Science und maschinelles Lernen zu verbessern.

Hier sind die wichtigsten Databricks-Integrationen mit Azure:

Azure Databricks-Dienst – Azure Databricks selbst ist eine verwaltete Apache Spark- und Datenanalyseplattform, die eng in Azure integriert ist. Sie bietet eine kollaborative Umgebung für Dateningenieure und Datenwissenschaftler, um gemeinsam an Big-Data- und Machine-Learning-Projekten zu arbeiten.

Azure Blob Storage – Databricks lässt sich nahtlos in Azure Blob Storage integrieren, sodass Sie problemlos auf Daten zugreifen und diese verarbeiten können, die in Azure Data Lake Storage- oder Azure Blob Storage-Containern gespeichert sind. Diese Integration ermöglicht Ihnen ein effizientes Lesen und Schreiben von Daten und verbessert so die Datenverarbeitungs-Workflows.

Azure Machine Learning – Databricks lässt sich in Azure Machine Learning-Dienste integrieren, sodass Datenwissenschaftler Machine Learning-Modelle mithilfe von Databricks-Clustern trainieren und bereitstellen und diese anschließend problemlos in Azure für den produktiven Einsatz bereitstellen können.

Azure Monitor und Azure Log Analytics – Databricks lässt sich in Azure Monitor und Azure Log Analytics integrieren, um Überwachungs-, Protokollierungs- und Diagnosefunktionen für Ihre Databricks-Workloads bereitzustellen. Diese Integration hilft bei der Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung.

Azure Active Directory – Single Sign-On mit Azure Active Directory ist die beste Methode, um sich bei Azure Databricks anzumelden. Azure Databricks unterstützt auch die automatisierte Benutzerbereitstellung mit Azure AD, um neue Benutzer zu erstellen, ihnen die entsprechenden Zugriffsrechte zuzuweisen und Benutzer zu entfernen, um ihnen den Zugriff zu entziehen.

Azure Data Lake Storage – Der native Azure Databricks-Konnektor für ADLS unterstützt mehrere Methoden für den Zugriff auf Ihren Data Lake. Vereinfachen Sie die Sicherheit beim Datenzugriff, indem Sie dieselbe Azure AD-Identität verwenden, mit der Sie sich bei Azure Databricks mit Azure Active Directory Credential Passthrough anmelden. Ihr Datenzugriff wird über die ADLS-Rollen und Zugriffskontrolllisten gesteuert, die Sie bereits eingerichtet haben.

Azure Data Factory – Führen Sie Azure Databricks-Aufträge nahtlos mit Azure Data Factory aus und nutzen Sie über 90 integrierte Datenquellenkonnektoren, um alle Ihre Datenquellen in einen einzigen Data Lake zu integrieren. ADF bietet integrierte Workflow-Steuerung, Datentransformation, Pipeline-Planung, Datenintegration und viele weitere Funktionen, mit denen Sie zuverlässige Datenpipelines erstellen können.

Azure Synapse Analytics – Azure Databricks lässt sich in Azure-Dienste integrieren, um Analysen, Business Intelligence (BI) und Datenwissenschaft in den Web- und Mobilanwendungen von Microsoft zusammenzuführen. Der leistungsstarke Konnektor zwischen Azure Databricks und Azure Synapse ermöglicht einen schnellen Datentransfer zwischen den Diensten, einschließlich der Unterstützung für Streaming-Daten.

Power BI – Eine der wichtigsten Funktionen, auf die Kunden bei der Einführung einer Lakehouse-Strategie achten, ist die Möglichkeit, Daten direkt aus dem Data Lake mit BI-Tools effizient und sicher zu nutzen. Dadurch werden in der Regel die zusätzlichen Latenz-, Rechen- und Speicherkosten reduziert, die mit dem herkömmlichen Ablauf verbunden sind, bei dem bereits im Data Lake gespeicherte Daten für die BI-Nutzung in ein Data Warehouse kopiert werden. Der Azure Databricks-Konnektor in Power BI sorgt für eine sicherere und interaktivere Datenvisualisierung für die in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten.

Azure DevOps – Azure Databricks lässt sich mit Azure DevOps verbinden, um Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) zu ermöglichen. Konfigurieren Sie Azure DevOps als Ihren Git-Anbieter und nutzen Sie die integrierten Funktionen zur Versionskontrolle.

Azure Virtual Network – Die Standardbereitstellung von Azure Databricks ist ein vollständig verwalteter Dienst auf Azure, der ein virtuelles Netzwerk (VNet) umfasst. Azure Databricks unterstützt auch die Bereitstellung in Ihrem eigenen virtuellen Netzwerk (manchmal auch als VNet-Injektion bezeichnet), wodurch Sie die vollständige Kontrolle über die Netzwerksicherheitsregeln erhalten.

Azure Event Hubs – Gewinnen Sie Erkenntnisse aus Live-Streaming-Daten, indem Sie Azure Event Hubs mit Azure Databricks verbinden und Nachrichten sofort nach ihrem Eintreffen verarbeiten. Mit Event Hubs und Azure Databricks können Sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde von beliebigen IoT-Geräten oder Protokolle aus Website-Klickströmen streamen und nahezu in Echtzeit verarbeiten.

Azure Key Vault – Verwalten Sie Ihre Geheimnisse wie Schlüssel und Passwörter mit der Integration in Azure Key Vault. Standardmäßig werden alle Azure Databricks-Notebooks und -Ergebnisse im Ruhezustand mit einem anderen Verschlüsselungsschlüssel verschlüsselt. Wenn Sie den Schlüssel zur Verschlüsselung Ihrer Notebooks und Ergebnisse selbst besitzen und verwalten möchten, können Sie Ihren eigenen Schlüssel (BYOK) verwenden.

Azure Confidential Computing – Kunden können ihre Azure Databricks-Workloads auf vertraulichen virtuellen Maschinen (VMs) von Azure ausführen. Dank der Unterstützung für Azure Confidential Computing können Kunden eine End-to-End-Datenplattform auf Databricks Lakehouse mit erhöhter Vertraulichkeit und Datenschutz aufbauen, indem sie die verwendeten Daten verschlüsseln. Dies baut auf der Unterstützung für vom Kunden verwaltete Schlüssel (CMK) zur Verschlüsselung ruhender Daten auf.

Preise für Azure Databricks

Die Preise für Azure Databricks basieren auf zwei Hauptkomponenten:

• Databricks Units (DBUs):DBUs sind eine Einheit der Verarbeitungskapazität. Die Anzahl der benötigten DBUs hängt von der Größe und Komplexität Ihrer Workloads ab.
• Speicherkosten:Azure Databricks speichert Daten in Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2. Ihnen werden die mit Ihren Daten verbundenen Speicherkosten in Rechnung gestellt.

Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Preisoptionen, darunter:

• Pay-as-you-go:Dies ist die flexibelste Preisoption. Die Abrechnung erfolgt auf Basis der Anzahl der von Ihnen genutzten DBUs und der von Ihnen verbrauchten Speicherkapazität.
• Committed Use:Diese Preisoption kann Ihnen Geld sparen, wenn Sie vorhersehbare Arbeitslasten haben. Sie verpflichten sich für einen Zeitraum von einem oder drei Jahren zu einer bestimmten Anzahl von DBUs.
• Spot-Instanzen:Spot-Instanzen können eine kostengünstige Option für Workloads sein, die nicht zeitkritisch sind. Spot-Instanzen sind zu einem reduzierten Preis verfügbar, können jedoch beendet werden, wenn Azure die Kapazität für andere Workloads benötigt.

Mit dem Azure Databricks-Preisrechner können Sie die Kosten für Ihre Azure Databricks-Workloads schätzen.

Hier sind einige Tipps, wie Sie mit Azure Databricks Geld sparen können:

• Verwenden Sie die automatische Skalierung:Mit der automatischen Skalierung kann Azure Databricks Ihre Cluster je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skalieren. So können Sie Rechenkosten sparen.
• Verwenden Sie verwaltete Dienste:Azure Databricks bietet eine Vielzahl von verwalteten Diensten, wie z. B. verwaltete Notizbücher und verwaltetes Streaming. Diese Dienste können Ihnen dabei helfen, den Betriebsaufwand für die Verwaltung Ihrer Azure Databricks-Umgebung zu reduzieren.
• Verwenden Sie Spot-Instanzen:Spot-Instanzen können eine kostengünstige Option für Workloads sein, die nicht zeitkritisch sind. Spot-Instanzen sind zu einem reduzierten Preis verfügbar, können jedoch beendet werden, wenn Azure die Kapazität für andere Workloads benötigt.

Insgesamt bietet Azure Databricks eine Vielzahl von Preisoptionen und Funktionen, mit denen Sie Geld sparen können.

Unterstützung für Azure Databricks

Zunächst einmal sollten Unternehmen wissen, dass Azure Databricks standardmäßig nur grundlegenden Azure-Support umfasst. Mit Unified Support für Azure oder Drittanbieter-Support für Azure bei US Cloud können Sie Ihren Support erheblich verbessern.

Der Azure Databricks-Support ist rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr über verschiedene Kanäle verfügbar, darunter:

• Support-Portal:Über das Azure Databricks-Support-Portal können Sie Support-Tickets erstellen und verfolgen.
• Chat-Support:Sie können in Echtzeit mit einem Microsoft-Supporttechniker chatten.
• Telefonischer Support:Sie können den Microsoft-Support anrufen und mit einem Support-Techniker sprechen.
• Community-Support:Im Azure Databricks-Communityforum können Sie Fragen stellen und Hilfe von anderen Azure Databricks-Benutzern erhalten.

Der Umfang des Supports, den Sie erhalten, hängt von Ihrem Azure Databricks-Supportplan ab. Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Supportplänen, darunter:

• Basis-Support:Der Basis-Support ist in allen Azure Databricks-Abonnements enthalten. Er umfasst den Zugriff auf das Support-Portal und Community-Support.
• Standard-Support:Der Standard-Support bietet ein höheres Maß an Unterstützung, einschließlich Zugang zu Chat- und Telefon-Support.
• Premium-Support:Der Premium-Support bietet Support auf höchstem Niveau, einschließlich Zugang zu einem dedizierten Support-Team.

Sie können den Support-Plan wählen, der Ihren Anforderungen und Ihrem Budget am besten entspricht.

Um Support für Azure Databricks zu erhalten, können Sie über das Azure Databricks-Supportportal ein Supportticket erstellen oder in Echtzeit mit einem Microsoft-Supporttechniker chatten.

Hier sind einige Tipps, wie Sie den Support für Azure Databricks mit Microsoft oder US Cloud optimal nutzen können:

• Seien Sie konkret:Wenn Sie ein Support-Ticket erstellen, beschreiben Sie das Problem, das Sie haben, so genau wie möglich. Dies hilft dem Support-Team, Ihr Problem schneller zu lösen.
• Geben Sie detaillierte Informationen an:Je mehr Informationen Sie dem Support-Team zur Verfügung stellen können, desto besser. Dazu können beispielsweise die angezeigten Fehlermeldungen, der von Ihnen ausgeführte Code und die von Ihnen verwendeten Daten gehören.
• Seien Sie reaktionsschnell:Das Support-Team muss Ihnen möglicherweise zusätzliche Fragen stellen, um Ihr Problem zu beheben. Beantworten Sie die Fragen umgehend, damit Ihr Problem so schnell wie möglich gelöst werden kann.

Insgesamt stehen für Azure Databricks verschiedene Supportoptionen zur Verfügung, damit Sie bei Bedarf die erforderliche Unterstützung erhalten.

Was ist Azure Databricks?

Azure Databricks ist eine einheitliche Analyseplattform, mit der Unternehmen Datenpipelines, Machine-Learning-Modelle und Dashboards in großem Maßstab erstellen können. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten Dienst, der auf Azure ausgeführt wird und einen einheitlichen Arbeitsbereich für Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Geschäftsanalysten bietet, um gemeinsam an Projekten zu arbeiten.

Azure Databricks basiert auf Apache Spark, einem beliebten Open-Source-Framework für verteiltes Rechnen. Es bietet eine optimierte Spark-Umgebung sowie eine Reihe von Tools und Funktionen, die die Erstellung und Bereitstellung von Analyse- und KI-Anwendungen vereinfachen.

Azure Databricks ist eine beliebte Wahl für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter:

• Datenverarbeitung: Azure Databricks kann zum Aufbau und zur Verwaltung von Datenpipelines verwendet werden, die große Datensätze verarbeiten und transformieren.
• Maschinelles Lernen: Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
• Business Intelligence: Mit Azure Databricks können Dashboards und Berichte erstellt werden, die Einblicke in Daten bieten.

Azure Databricks ist außerdem eng mit anderen Azure-Diensten wie Azure Storage, Azure SQL Database und Azure Machine Learning Studio integriert. Dadurch lassen sich End-to-End-Analysen und KI-Lösungen auf Azure einfach erstellen und bereitstellen.

Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von Azure Databricks:

• Einheitliche Plattform: Azure Databricks bietet eine einzige Plattform für Data Engineering, Data Science und Business Intelligence. Dies erleichtert Teams die Zusammenarbeit an Projekten und den Austausch von Daten.
• Skalierbarkeit: Azure Databricks lässt sich skalieren, um auch den Anforderungen der anspruchsvollsten Workloads gerecht zu werden. Es kann Petabytes an Daten und Tausende gleichzeitiger Benutzer verarbeiten.
• Leistung: Azure Databricks ist auf Leistung optimiert und kann schnell und effizient Erkenntnisse aus Daten liefern.
• Benutzerfreundlichkeit: Azure Databricks ist einfach zu bedienen und bietet eine Vielzahl von Tools und Funktionen, die Benutzern einen schnellen Einstieg ermöglichen.

Insgesamt ist Azure Databricks eine leistungsstarke und vielseitige Analyseplattform, die zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden kann. Sie ist eine gute Wahl für Unternehmen jeder Größe, die End-to-End-Analyse- und KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen möchten.

Die beste Azure Databricks-Architektur

Die beste Azure Databricks-Architektur hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens und den Anwendungsfällen ab, die Sie unterstützen möchten. Es gibt jedoch einige allgemeine Best Practices, die Sie befolgen können, um eine skalierbare, effiziente und sichere Architektur zu entwerfen.

Hier sind einige Tipps für die Gestaltung der besten Azure Databricks-Architektur:

• Verwenden Sie eine mehrschichtige Architektur:Eine mehrschichtige Architektur unterteilt Ihre Daten und Workloads in verschiedene Schichten, wie beispielsweise eine Landing Zone, einen Data Lake und ein Data Warehouse. Dies erleichtert die Verwaltung Ihrer Daten und Workloads und verbessert zudem die Leistung und Sicherheit.
• Delta Lake verwenden:Delta Lake ist ein Open-Source-Speicherformat, das ACID-Transaktionen und andere Funktionen bietet, die es ideal für die Speicherung von Daten in Azure Databricks machen. Es ist auch mit Spark kompatibel, sodass Sie vorhandenen Spark-Code zur Verarbeitung und Transformation Ihrer Daten verwenden können.
• Verwenden Sie die automatische Skalierung:Mit der automatischen Skalierung kann Azure Databricks Ihre Cluster je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skalieren. So können Sie Rechenkosten sparen.
• Verwenden Sie verwaltete Dienste:Azure Databricks bietet eine Vielzahl von verwalteten Diensten, wie z. B. verwaltete Notizbücher und verwaltetes Streaming. Diese Dienste können Ihnen dabei helfen, den Betriebsaufwand für die Verwaltung Ihrer Azure Databricks-Umgebung zu reduzieren.
• Sicherheitsfunktionen nutzen:Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Sicherheitsfunktionen, wie z. B. rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC) und Verschlüsselung. Diese Funktionen können Ihnen dabei helfen, Ihre Daten und Workloads vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Hier ist ein Beispiel für eine mehrschichtige Azure Databricks-Architektur:

• Landing Zone:Die Landing Zone ist ein temporärer Speicherbereich, in dem Daten zunächst in Azure Databricks aufgenommen werden. Die Landing Zone kann in Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2 gespeichert werden.
• Data Lake: Der Data Lake ist ein zentraler Speicherort für alle Ihre Daten, unabhängig von deren Format oder Struktur. Der Data Lake kann gespeichert werden in Azure Data Lake Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2 gespeichert werden.
• Data Warehouse: Das Data Warehouse ist ein hochoptimierter Datenspeicher für die Ausführung analytischer Abfragen und Berichte. Das Data Warehouse kann in Azure Synapse Analytics oder Azure SQL Database gespeichert werden. Siehe die Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse.

Die Azure Databricks-Cluster können auf Daten in der Landing Zone und im Data Lake zugreifen, um Verarbeitungs- und Transformationsaufgaben durchzuführen. Die verarbeiteten und transformierten Daten können dann zu Analysezwecken in das Data Warehouse geladen werden.

Dies ist nur ein Beispiel für eine Azure Databricks-Architektur. Die konkrete Architektur, für die Sie sich entscheiden, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab.

Hier sind einige zusätzliche bewährte Methoden für die Gestaltung einer Azure Databricks-Architektur:

• Verwenden Sie ein Versionskontrollsystem:Verwenden Sie ein Versionskontrollsystem wie Git, um Änderungen an Ihren Azure Databricks-Notebooks und anderem Code zu verfolgen. Dies erleichtert die Zusammenarbeit mit anderen und ermöglicht bei Bedarf das Zurücksetzen von Änderungen.
• Verwenden Sie Unit-Tests:Verwenden Sie Unit-Tests, um Ihren Azure Databricks-Code zu testen. So können Sie Fehler frühzeitig erkennen und beheben.
• Verwenden Sie Integrationstests:Verwenden Sie Integrationstests, um Ihren Azure Databricks-Code mit anderen Komponenten Ihrer Architektur zu testen, z. B. Ihren Datenquellen und Ihrem Data Warehouse. So können Sie sicherstellen, dass Ihre gesamte Architektur wie erwartet zusammenarbeitet.
• Überwachen Sie Ihre Architektur:Überwachen Sie Ihre Azure Databricks-Architektur, um Leistungs- oder Sicherheitsprobleme zu erkennen und zu beheben. Mit Azure Databricks Monitoring können Sie Ihre Cluster und Jobs überwachen.

Wenn Sie diese bewährten Methoden befolgen, können Sie eine Azure Databricks-Architektur entwerfen, die skalierbar, effizient, sicher und zuverlässig ist.

Wichtige Azure-Integrationen von Databricks

Databricks bietet mehrere Integrationen mit Azure, um eine nahtlose und leistungsstarke Umgebung für Datenanalyse und maschinelles Lernen bereitzustellen. Diese Integrationen nutzen die Funktionen der Azure-Dienste, um Workflows in den Bereichen Data Engineering, Data Science und maschinelles Lernen zu verbessern.

Hier sind die wichtigsten Databricks-Integrationen mit Azure:

Azure Databricks-Dienst – Azure Databricks selbst ist eine verwaltete Apache Spark- und Datenanalyseplattform, die eng in Azure integriert ist. Sie bietet eine kollaborative Umgebung für Dateningenieure und Datenwissenschaftler, um gemeinsam an Big-Data- und Machine-Learning-Projekten zu arbeiten.

Azure Blob Storage – Databricks lässt sich nahtlos in Azure Blob Storage integrieren, sodass Sie problemlos auf Daten zugreifen und diese verarbeiten können, die in Azure Data Lake Storage- oder Azure Blob Storage-Containern gespeichert sind. Diese Integration ermöglicht Ihnen ein effizientes Lesen und Schreiben von Daten und verbessert so die Datenverarbeitungs-Workflows.

Azure Machine Learning – Databricks lässt sich in Azure Machine Learning-Dienste integrieren, sodass Datenwissenschaftler Machine Learning-Modelle mithilfe von Databricks-Clustern trainieren und bereitstellen und diese anschließend problemlos in Azure für den produktiven Einsatz bereitstellen können.

Azure Monitor und Azure Log Analytics – Databricks lässt sich in Azure Monitor und Azure Log Analytics integrieren, um Überwachungs-, Protokollierungs- und Diagnosefunktionen für Ihre Databricks-Workloads bereitzustellen. Diese Integration hilft bei der Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung.

Azure Active Directory – Single Sign-On mit Azure Active Directory ist die beste Methode, um sich bei Azure Databricks anzumelden. Azure Databricks unterstützt auch die automatisierte Benutzerbereitstellung mit Azure AD, um neue Benutzer zu erstellen, ihnen die entsprechenden Zugriffsrechte zuzuweisen und Benutzer zu entfernen, um ihnen den Zugriff zu entziehen.

Azure Data Lake Storage – Der native Azure Databricks-Konnektor für ADLS unterstützt mehrere Methoden für den Zugriff auf Ihren Data Lake. Vereinfachen Sie die Sicherheit beim Datenzugriff, indem Sie dieselbe Azure AD-Identität verwenden, mit der Sie sich bei Azure Databricks mit Azure Active Directory Credential Passthrough anmelden. Ihr Datenzugriff wird über die ADLS-Rollen und Zugriffskontrolllisten gesteuert, die Sie bereits eingerichtet haben.

Azure Data Factory – Führen Sie Azure Databricks-Aufträge nahtlos mit Azure Data Factory aus und nutzen Sie über 90 integrierte Datenquellenkonnektoren, um alle Ihre Datenquellen in einen einzigen Data Lake zu integrieren. ADF bietet integrierte Workflow-Steuerung, Datentransformation, Pipeline-Planung, Datenintegration und viele weitere Funktionen, mit denen Sie zuverlässige Datenpipelines erstellen können.

Azure Synapse Analytics – Azure Databricks lässt sich in Azure-Dienste integrieren, um Analysen, Business Intelligence (BI) und Datenwissenschaft in den Web- und Mobilanwendungen von Microsoft zusammenzuführen. Der leistungsstarke Konnektor zwischen Azure Databricks und Azure Synapse ermöglicht einen schnellen Datentransfer zwischen den Diensten, einschließlich der Unterstützung für Streaming-Daten.

Power BI – Eine der wichtigsten Funktionen, auf die Kunden bei der Einführung einer Lakehouse-Strategie achten, ist die Möglichkeit, Daten direkt aus dem Data Lake mit BI-Tools effizient und sicher zu nutzen. Dadurch werden in der Regel die zusätzlichen Latenz-, Rechen- und Speicherkosten reduziert, die mit dem herkömmlichen Ablauf verbunden sind, bei dem bereits im Data Lake gespeicherte Daten für die BI-Nutzung in ein Data Warehouse kopiert werden. Der Azure Databricks-Konnektor in Power BI sorgt für eine sicherere und interaktivere Datenvisualisierung für die in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten.

Azure DevOps – Azure Databricks lässt sich mit Azure DevOps verbinden, um Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) zu ermöglichen. Konfigurieren Sie Azure DevOps als Ihren Git-Anbieter und nutzen Sie die integrierten Funktionen zur Versionskontrolle.

Azure Virtual Network – Die Standardbereitstellung von Azure Databricks ist ein vollständig verwalteter Dienst auf Azure, der ein virtuelles Netzwerk (VNet) umfasst. Azure Databricks unterstützt auch die Bereitstellung in Ihrem eigenen virtuellen Netzwerk (manchmal auch als VNet-Injektion bezeichnet), wodurch Sie die vollständige Kontrolle über die Netzwerksicherheitsregeln erhalten.

Azure Event Hubs – Gewinnen Sie Erkenntnisse aus Live-Streaming-Daten, indem Sie Azure Event Hubs mit Azure Databricks verbinden und Nachrichten sofort nach ihrem Eintreffen verarbeiten. Mit Event Hubs und Azure Databricks können Sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde von beliebigen IoT-Geräten oder Protokolle aus Website-Klickströmen streamen und nahezu in Echtzeit verarbeiten.

Azure Key Vault – Verwalten Sie Ihre Geheimnisse wie Schlüssel und Passwörter mit der Integration in Azure Key Vault. Standardmäßig werden alle Azure Databricks-Notebooks und -Ergebnisse im Ruhezustand mit einem anderen Verschlüsselungsschlüssel verschlüsselt. Wenn Sie den Schlüssel zur Verschlüsselung Ihrer Notebooks und Ergebnisse selbst besitzen und verwalten möchten, können Sie Ihren eigenen Schlüssel (BYOK) verwenden.

Azure Confidential Computing – Kunden können ihre Azure Databricks-Workloads auf vertraulichen virtuellen Maschinen (VMs) von Azure ausführen. Dank der Unterstützung für Azure Confidential Computing können Kunden eine End-to-End-Datenplattform auf Databricks Lakehouse mit erhöhter Vertraulichkeit und Datenschutz aufbauen, indem sie die verwendeten Daten verschlüsseln. Dies baut auf der Unterstützung für vom Kunden verwaltete Schlüssel (CMK) zur Verschlüsselung ruhender Daten auf.

Preise für Azure Databricks

Die Preise für Azure Databricks basieren auf zwei Hauptkomponenten:

• Databricks Units (DBUs):DBUs sind eine Einheit der Verarbeitungskapazität. Die Anzahl der benötigten DBUs hängt von der Größe und Komplexität Ihrer Workloads ab.
• Speicherkosten:Azure Databricks speichert Daten in Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2. Ihnen werden die mit Ihren Daten verbundenen Speicherkosten in Rechnung gestellt.

Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Preisoptionen, darunter:

• Pay-as-you-go:Dies ist die flexibelste Preisoption. Die Abrechnung erfolgt auf Basis der Anzahl der von Ihnen genutzten DBUs und der von Ihnen verbrauchten Speicherkapazität.
• Committed Use:Diese Preisoption kann Ihnen Geld sparen, wenn Sie vorhersehbare Arbeitslasten haben. Sie verpflichten sich für einen Zeitraum von einem oder drei Jahren zu einer bestimmten Anzahl von DBUs.
• Spot-Instanzen:Spot-Instanzen können eine kostengünstige Option für Workloads sein, die nicht zeitkritisch sind. Spot-Instanzen sind zu einem reduzierten Preis verfügbar, können jedoch beendet werden, wenn Azure die Kapazität für andere Workloads benötigt.

Mit dem Azure Databricks-Preisrechner können Sie die Kosten für Ihre Azure Databricks-Workloads schätzen.

Hier sind einige Tipps, wie Sie mit Azure Databricks Geld sparen können:

• Verwenden Sie die automatische Skalierung:Mit der automatischen Skalierung kann Azure Databricks Ihre Cluster je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skalieren. So können Sie Rechenkosten sparen.
• Verwenden Sie verwaltete Dienste:Azure Databricks bietet eine Vielzahl von verwalteten Diensten, wie z. B. verwaltete Notizbücher und verwaltetes Streaming. Diese Dienste können Ihnen dabei helfen, den Betriebsaufwand für die Verwaltung Ihrer Azure Databricks-Umgebung zu reduzieren.
• Verwenden Sie Spot-Instanzen:Spot-Instanzen können eine kostengünstige Option für Workloads sein, die nicht zeitkritisch sind. Spot-Instanzen sind zu einem reduzierten Preis verfügbar, können jedoch beendet werden, wenn Azure die Kapazität für andere Workloads benötigt.

Insgesamt bietet Azure Databricks eine Vielzahl von Preisoptionen und Funktionen, mit denen Sie Geld sparen können.

Unterstützung für Azure Databricks

Zunächst einmal sollten Unternehmen wissen, dass Azure Databricks standardmäßig nur grundlegenden Azure-Support umfasst. Mit Unified Support für Azure oder Drittanbieter-Support für Azure bei US Cloud können Sie Ihren Support erheblich verbessern.

Der Azure Databricks-Support ist rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr über verschiedene Kanäle verfügbar, darunter:

• Support-Portal:Über das Azure Databricks-Support-Portal können Sie Support-Tickets erstellen und verfolgen.
• Chat-Support:Sie können in Echtzeit mit einem Microsoft-Supporttechniker chatten.
• Telefonischer Support:Sie können den Microsoft-Support anrufen und mit einem Support-Techniker sprechen.
• Community-Support:Im Azure Databricks-Communityforum können Sie Fragen stellen und Hilfe von anderen Azure Databricks-Benutzern erhalten.

Der Umfang des Supports, den Sie erhalten, hängt von Ihrem Azure Databricks-Supportplan ab. Azure Databricks bietet eine Vielzahl von Supportplänen, darunter:

• Basis-Support:Der Basis-Support ist in allen Azure Databricks-Abonnements enthalten. Er umfasst den Zugriff auf das Support-Portal und Community-Support.
• Standard-Support:Der Standard-Support bietet ein höheres Maß an Unterstützung, einschließlich Zugang zu Chat- und Telefon-Support.
• Premium-Support:Der Premium-Support bietet Support auf höchstem Niveau, einschließlich Zugang zu einem dedizierten Support-Team.

Sie können den Support-Plan wählen, der Ihren Anforderungen und Ihrem Budget am besten entspricht.

Um Support für Azure Databricks zu erhalten, können Sie über das Azure Databricks-Supportportal ein Supportticket erstellen oder in Echtzeit mit einem Microsoft-Supporttechniker chatten.

Hier sind einige Tipps, wie Sie den Support für Azure Databricks mit Microsoft oder US Cloud optimal nutzen können:

• Seien Sie konkret:Wenn Sie ein Support-Ticket erstellen, beschreiben Sie das Problem, das Sie haben, so genau wie möglich. Dies hilft dem Support-Team, Ihr Problem schneller zu lösen.
• Geben Sie detaillierte Informationen an:Je mehr Informationen Sie dem Support-Team zur Verfügung stellen können, desto besser. Dazu können beispielsweise die angezeigten Fehlermeldungen, der von Ihnen ausgeführte Code und die von Ihnen verwendeten Daten gehören.
• Seien Sie reaktionsschnell:Das Support-Team muss Ihnen möglicherweise zusätzliche Fragen stellen, um Ihr Problem zu beheben. Beantworten Sie die Fragen umgehend, damit Ihr Problem so schnell wie möglich gelöst werden kann.

Insgesamt stehen für Azure Databricks verschiedene Supportoptionen zur Verfügung, damit Sie bei Bedarf die erforderliche Unterstützung erhalten.