Google Cloud 上の Databricks: データ、分析、機械学習のためのオープン統合プラットフォーム
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2021 年 2 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
Google Cloud と Databricks は、オープンソース、オープン データ プラットフォーム、オープン クラウドという共通のビジョンを共有しています。このような共通の理念のもと、このたび Google Cloud は Databricks と提携したことを発表いたします。同社のデータ分析と機械学習のソリューションを Google Cloud で提供できることを嬉しく思います。このパートナーシップにより、お客様は Databricks の実装を加速できます。データアクセスが簡素化され、両社の優れたデータ分析方法を利用でき、AI と ML の機能を組み合わせて活用して業績を向上させることができます。
Databricks は Google Cloud のインフラストラクチャや分析機能と緊密に統合されていて、お客様が必要とする安全性、弾力性、信頼性を兼ね備えています。
Google Cloud にデプロイすることで、Databricks ユーザーはデータレイクを迅速に構築し、データ サイエンスと ML ワークロードを本番環境に向けて統合できます。Databricks のデータ エンジニアリングと分析における機能は、Google Cloud のセキュアなグローバル ネットワークに加えて、BigQuery、Looker、AI Platform の機能や、コンテナ化された環境でアプリケーションを提供する専門知識によっても補完されます。お客様は、信頼性、拡張性、安全性、管理性に優れた Databricks のエンタープライズ対応のクラウド サービスをすべて活用することが可能となります。
Google Cloud が Databricks ユーザーにもたらすメリット
ビジネス上のメリット: Google Cloud AI Platform のマネージド サービスを使用することで、Databricks 上に構築されたモデルをデプロイする手間を減らせます。Databricks と AI Platform を組み合わせた機能により、AutoML などの幅広いモデリング技術を使用して、機械学習をアプリケーションにすばやくデプロイできます。
生産性の向上: Databricks と Google Cloud サービスを組み合わせることで、データ管理や分析への投資を最大限に活用できます。Databricks ユーザーは、Databricks と Google Cloud が提供しているサービスを融合させて、新しいデータ パイプライン、分析アプリケーション、機械学習モデルを市場に投入できます。より少ないリソースでより多くの作業を行うことが重要な場合に、Databricks を Google Cloud に移行することで、世界で最も迅速に成長を遂げているクラウドの利点を活用できます。
インフラストラクチャ コストの節減: 自社のニーズに合わせて、動的に実装をスケールできます。両社に共通のお客様は、Databricks、Google Cloud、その他の分析アプリケーションを、分析パフォーマンス用に最適化された 1 つの共有インフラストラクチャ上で並行して稼働させることができます。これは、価格設定の観点からスケール メリットをもたらし、エンタープライズ分析アーキテクチャ全体の管理を軽減するうえで役立ちます。
Google Cloud と Databricks の、統合とデプロイにおける注力領域
Google Cloud への Databricks のデプロイ: このソリューションは、Databricks をデプロイし操作するための、合理化され、信頼性の高い、費用対効果に優れた方法を提供します。また、初となる Google Kubernetes Engine ベースの Databricks ランタイムを活用できます。Google Cloud では、Dataproc 上の完全なオープンソースの Apache Spark でも、Databricks のパフォーマンスが最適化されたバージョンの Spark でも、お客様にとって最適なセットアップを選択できるようになっています。Google Cloud Storage（GCS）で Dataproc を使用するのと同様に、Databricks の Lakehouse アーキテクチャにより、お客様は低額な GCS オブジェクト ストレージを使用してデータレイクをデプロイできます。
Databricks と Google Cloud のサービスやアプリケーションの統合: Google Cloud 上の Databricks は、独自の優れたレベルの統合を市場に提供します。私たちは、Google Cloud Storage、BigQuery、Looker、Pub/Sub と Databricks のシームレスな相互運用を確保するために連携してきました。お客様は、予測サービスを使用して Databricks 上に構築されたモデルをエンドポイントとして提供する機能や、Google の最先端の事前構築された AI モデルや AutoML にアクセスしてビジョン、言語、テーブル、会話に利用できる機能を通じて、Google Cloud AI Platform と統合するメリットを享受できます。
さらなる統合を進めることで、Google Cloud 上の Databricks が、シンプルかつ効率的な運用、管理、セキュリティという共通のお客様の要件を満たせるようにします。これには、請求書の統一、SSO を有効にするための Google Identify との統合、認証情報のパススルーなどが含まれます。
オープン性への取り組み
Google Cloud と Databricks とのパートナーシップは、データ管理や分析戦略の柔軟性を高めるオープンなアプローチを企業に提供します。また、このアプローチは、Google のオープン クラウドに対する継続的な取り組みに基づいています。このオープンなアプローチにより、分析アプリケーションに複数のパブリック クラウドを使用したい企業を含め、企業の相互運用性と移植性が保証されます。
データ分析におけるパートナーシップ
Accenture、Cognizant、Collibra、Confluent、Deloitte、Fishtown Analytics、Fivetran、Immuta、Informatica、Infoworks、Insight、MongoDB、Privacera、Qlik、SoftServe、Slalom、Tableau、TCS、Trifacta などの共同エコシステムのパートナー企業のメンバーは、Google Cloud 上での Databricks とのシームレスな統合と専門性の確立に取り組んでいます。
Google Cloud 上で Databricks を使ってみる
お客様が Google Cloud 上で Databricks を使用し、さまざまな機能をすべて活用するために、Google Cloud がお役に立てることを願っております。開始にあたっては、Google Cloud 上の Databricks をご覧になるか、Google Cloud Console からアクセスしてください。
Google Cloud にデプロイすることで、Databricks ユーザーはデータレイクを迅速に構築し、データ サイエンスと ML ワークロードを本番環境に向けて統合できます。Databricks のデータ エンジニアリングと分析における機能は、Google Cloud のセキュアなグローバル ネットワークに加えて、BigQuery、Looker、AI Platform の機能や、コンテナ化された環境でアプリケーションを提供する専門知識によっても補完されます。お客様は、信頼性、拡張性、安全性、管理性に優れた Databricks のエンタープライズ対応のクラウド サービスをすべて活用することが可能となります。
Google Cloud が Databricks ユーザーにもたらすメリット
ビジネス上のメリット: Google Cloud AI Platform のマネージド サービスを使用することで、Databricks 上に構築されたモデルをデプロイする手間を減らせます。Databricks と AI Platform を組み合わせた機能により、AutoML などの幅広いモデリング技術を使用して、機械学習をアプリケーションにすばやくデプロイできます。
生産性の向上: Databricks と Google Cloud サービスを組み合わせることで、データ管理や分析への投資を最大限に活用できます。Databricks ユーザーは、Databricks と Google Cloud が提供しているサービスを融合させて、新しいデータ パイプライン、分析アプリケーション、機械学習モデルを市場に投入できます。より少ないリソースでより多くの作業を行うことが重要な場合に、Databricks を Google Cloud に移行することで、世界で最も迅速に成長を遂げているクラウドの利点を活用できます。
インフラストラクチャ コストの節減: 自社のニーズに合わせて、動的に実装をスケールできます。両社に共通のお客様は、Databricks、Google Cloud、その他の分析アプリケーションを、分析パフォーマンス用に最適化された 1 つの共有インフラストラクチャ上で並行して稼働させることができます。これは、価格設定の観点からスケール メリットをもたらし、エンタープライズ分析アーキテクチャ全体の管理を軽減するうえで役立ちます。
Google Cloud と Databricks の、統合とデプロイにおける注力領域
Google Cloud への Databricks のデプロイ: このソリューションは、Databricks をデプロイし操作するための、合理化され、信頼性の高い、費用対効果に優れた方法を提供します。また、初となる Google Kubernetes Engine ベースの Databricks ランタイムを活用できます。Google Cloud では、Dataproc 上の完全なオープンソースの Apache Spark でも、Databricks のパフォーマンスが最適化されたバージョンの Spark でも、お客様にとって最適なセットアップを選択できるようになっています。Google Cloud Storage（GCS）で Dataproc を使用するのと同様に、Databricks の Lakehouse アーキテクチャにより、お客様は低額な GCS オブジェクト ストレージを使用してデータレイクをデプロイできます。
Databricks と Google Cloud のサービスやアプリケーションの統合: Google Cloud 上の Databricks は、独自の優れたレベルの統合を市場に提供します。私たちは、Google Cloud Storage、BigQuery、Looker、Pub/Sub と Databricks のシームレスな相互運用を確保するために連携してきました。お客様は、予測サービスを使用して Databricks 上に構築されたモデルをエンドポイントとして提供する機能や、Google の最先端の事前構築された AI モデルや AutoML にアクセスしてビジョン、言語、テーブル、会話に利用できる機能を通じて、Google Cloud AI Platform と統合するメリットを享受できます。
さらなる統合を進めることで、Google Cloud 上の Databricks が、シンプルかつ効率的な運用、管理、セキュリティという共通のお客様の要件を満たせるようにします。これには、請求書の統一、SSO を有効にするための Google Identify との統合、認証情報のパススルーなどが含まれます。
オープン性への取り組み
Google Cloud と Databricks とのパートナーシップは、データ管理や分析戦略の柔軟性を高めるオープンなアプローチを企業に提供します。また、このアプローチは、Google のオープン クラウドに対する継続的な取り組みに基づいています。このオープンなアプローチにより、分析アプリケーションに複数のパブリック クラウドを使用したい企業を含め、企業の相互運用性と移植性が保証されます。
データ分析におけるパートナーシップ
Accenture、Cognizant、Collibra、Confluent、Deloitte、Fishtown Analytics、Fivetran、Immuta、Informatica、Infoworks、Insight、MongoDB、Privacera、Qlik、SoftServe、Slalom、Tableau、TCS、Trifacta などの共同エコシステムのパートナー企業のメンバーは、Google Cloud 上での Databricks とのシームレスな統合と専門性の確立に取り組んでいます。
Google Cloud 上で Databricks を使ってみる
お客様が Google Cloud 上で Databricks を使用し、さまざまな機能をすべて活用するために、Google Cloud がお役に立てることを願っております。開始にあたっては、Google Cloud 上の Databricks をご覧になるか、Google Cloud Console からアクセスしてください。
-Google Cloud グローバル エコシステム部門バイス プレジデント Kevin Ichhpurani
