Google云端整合資料科學平臺Databricks

Google與Databricks宣布合作，要在，整合兩家企業(yè)的資料工程以及機器學習服務，讓用戶可以在Google云端架構上，用到Databricks的資料分析和機器學習解決方案。

透過Google全球云端網(wǎng)路，Databricks用戶可以更快地創(chuàng)建湖邊小屋（Lakehouse），以可擴展且靈活的方式，建置資料科學和機器學習應用。用戶在Google云端上交付Databrick，除了獲得安全性和資料保護功能之外，還可以快速地在全球網(wǎng)路上配置Databrick，根據(jù)業(yè)務需求調(diào)整使用量。

Google云端上的Databricks與BigQuery深度整合，用戶可以自由地選擇資料分析服務，并且擴展其現(xiàn)有的Databricks湖邊小屋，使用BigQuery進行分析，官方提到，在Google云端上提供Databricks的特點，在於用戶可以跨資料湖、資料倉儲和多種商業(yè)智慧工具，擴展人工智慧分析規(guī)模。

另外，預先建置的連接器，可以讓用戶快速地將Databricks、BigQuery、Google云端儲存、Looker和Pub/Sub整合在一起，而且在Google的人工智慧平臺，使用在Databricks所創(chuàng)建的資料工作流程，無論是速度以及規(guī)模都可獲得提升，并可利用人工智慧平臺的Prediction功能，簡化Databricks內(nèi)建模型的部署。

官方提到，這是Databricks首次在云端上提供容器化部署，其使用GKE（Google Kubernetes Engine）作為基礎，支援Databricks以容器的形式部署在云端，藉由把GKE當作操作環(huán)境，Databricks可以利用托管服務實作安全、網(wǎng)路政策和運算功能，進而提供分析、人工智慧和機器學習功能。

Google云端和Databricks的整合，可讓用戶使用Google人工智慧平臺托管服務，減少部署Databricks模型的成本開銷，并且Databricks用戶可以搭配使用Google云端服務，加快新資料工作管線、分析應用程式和機器學習模型推出的速度。由於Databricks、Google云端和額外分析應用程式，都在共用的基礎設施上執(zhí)行，因此官方提到，從定價角度來看，提供了規(guī)模經(jīng)濟，且減少企業(yè)分析基礎架構的管理工作。

這項合作還包括共同支援開源社群的承諾，致力開放式創(chuàng)新和開源軟體，鼓勵開源創(chuàng)新和協(xié)作，讓共同的客戶能夠更簡單地使用開源技術。用戶之後將可以從Google云端市集部署Databricks，簡化采購和使用者配置，并使用單一登入以及統(tǒng)一計費。