【Next Tokyo ’24】セッションのアーカイブ動画とスライドを公開中です。生成 AI を中心とした Google Cloud のアップデートや顧客事例をチェックしましょう。

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。

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背景に窓があり、グレーのボタンダウンシャツ姿でカメラに向かって座っている Databricks CEO の Ali Ghodsi 氏

動画

Google Cloud と Databricks がデジタルトランスフォーメーションのためのソリューションを発表

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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 Engine、Google Cloud IAM、Google 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、Looker と BigQuery 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