Google Cloud と Databricks のパートナーシップについてご覧ください。

Google Cloud 上の Databricks

Databricks のオープン レイクハウス プラットフォームは、Google Cloud のデータサービスに完全に統合されているため、分析アプリケーションを単一のオープン クラウド プラットフォームに統合できます。

利点

Google Cloud 上の Databricks は AI ドリブンな分析に対応する柔軟性を企業に提供

Databricks で Google Cloud を活用してイノベーションを加速

データが乱雑でサイロ化し、処理に時間がかかる場合があります。Google Cloud 上の Databricks を使用すると、BigQuery および Looker などの Google データ プロダクトに統合された、オープンで柔軟性のあるデータレイクを構築できます。

分析のスケーリングと効率化を実現

Google Cloud のインフラストラクチャは、高速かつ標準化されたスケーラブルな Databricks エクスペリエンスを提供します。

データ分析のインフラストラクチャとセキュリティを簡素化

Databricks は、Google Kubernetes EngineGoogle Cloud IAMGoogle Identity を活用してスケーラブルで安全なエクスペリエンスを提供します。

主な機能

Google Cloud のオープン プラットフォームで Databricks のエクスペリエンスを改善

Google Cloud 上の Databricks では、Google Cloud の分析サービスと緊密に統合した、コンテナ化されたデプロイを行うことができます。

Databricks の Delta Lake とフルマネージドの Spark エクスペリエンス

創業メンバーが Apache Spark を開発した Databricks は、オープンソース Spark よりも最大 50 倍の高パフォーマンスを実現し、Google Cloud 上でフルマネージドの Spark エクスペリエンスを提供します。この高速エンジンは、LookerBigQuery に統合できるビジネス上の分析情報を提供します。

BigQuery と統合された Databricks

Databricks ワークスペースを使用しているデータ サイエンティストは、 BigQuery からデータにアクセスし、Looker でモデルを作成して可視化できます。モデルの提供には、AI Platform を使用します。

Google Kubernetes Engine を使用した Databricks のコンテナ化

Google Cloud 上の Databricks は、Google Cloud の安全なマネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine(GKE)を活用して、クラウド内の Databricks のコンテナ化されたデプロイをサポートします。このソリューションを使用すると、高パフォーマンスのインフラストラクチャを利用して、ワークロードをより高速かつ低費用で実行できます。また、新しい Databricks ワークロードを迅速かつ安全に Google Cloud に移行できるようになります。

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導入事例

Condé Nast は Google Cloud と Databricks から貴重なデータ分析情報を収集

パートナー

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