了解 Google Cloud 和 Databricks 合作伙伴关系。
Databricks on Google Cloud
Databricks 的开放式湖仓一体平台已完全集成到 Google Cloud 的数据服务中，以便将您的分析应用整合到一个开放式云平台上。
优势
Databricks on Google Cloud 为 AI 驱动的分析提供了企业级的灵活性
扩大分析规模，提高分析效率
扩大分析规模，提高分析效率
Google Cloud 的基础设施提供快速、标准化的可伸缩 Databricks 体验。
简化数据分析基础设施，提高安全性
简化数据分析基础设施，提高安全性
Databricks 利用 Google Kubernetes Engine、Google Cloud IAM 和 Google Identity 来提供可伸缩且安全的体验。
主要特性
借助 Google Cloud 的开放平台增强 Databricks 体验
Databricks on Google Cloud 提供容器化部署，可与 Google Cloud 的分析服务紧密集成。
Delta Lake on Databricks 和全托管式 Spark 体验
Databricks（其创始人创建了 Apache Spark）可在 Google Cloud 上提供全托管式 Spark 体验，与开源 Spark 相比，其性能最多可提升至 50 倍。此快速引擎为您提供了可与 Looker 和 BigQuery 集成的企业级数据分析。
与 BigQuery 集成的 Databricks
使用 Databricks Workspace 的数据科学家可以访问 BigQuery 中的数据，从而构建模型并使用 Looker 直观呈现数据，以及通过 AI Platform 提供这些模型。
使用 Google Kubernetes Engine 实现 Databricks 容器化
Databricks on Google Cloud 利用 Google Cloud 安全的托管式 Kubernetes 服务 Google Kubernetes Engine (GKE) 来支持云端的 Databricks 容器化部署。您可以通过此解决方案来利用高性能基础设施，以更低的费用更快地执行工作负载，并且使新的 Databricks 工作负载快速安全地迁移到 Google Cloud。
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客户
Condé Nast 从 Google Cloud 和 Databricks 收集有价值的数据分析
相关服务
Databricks on Google Cloud 已与这些 Google Cloud 解决方案相集成
使用 Google Kubernetes Engine 以更低的费用快速安全地执行 Databricks 分析工作负载，并通过 Pub/Sub 和 BigQuery 的数据流增强这些工作负载和模型，以及通过 Looker 直观呈现数据并通过 AI Platform 提供模型。
BigQuery伸缩能力极强且经济实惠的无服务器多云数据仓库，提升您的业务敏捷性。
Pub/SubPub/Sub 支持适用于事件驱动型系统和流式分析的事件提取服务。
Google Kubernetes Engine安全的代管式 Kubernetes 服务，支持四向自动扩缩和多集群。
Cloud StorageCloud Storage 是一种 RESTful 在线文件存储 Web 服务，可用于在 Google Cloud 基础架构上存储和访问数据。
LookerLooker 提供现代商业智能和分析功能，以实现一致的实时深度分析。
AI Platform在 AI Platform Prediction 中提供模型，以及访问预构建的模型和 AutoML。
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