Databricks in der Google Cloud

Databricks startet nach AWS und Azure jetzt auch in der Google Cloud mit Integrationen zu Google BigQuery und AI Platform mit Data Engineering, Data Science, maschinellem Lernen und Analysen.

Nach den schon bestehenden Partnerschaften mit Amazon Web Services und Microsoft Azure sowie Alibaba sind die Lösungen von Databricks jetzt auch in der Google Cloud verfügbar. Ziel ist es, die Databricks-Plattform im globalen Maßstab auf Google Cloud bereitzustellen. Im Rahmen der Partnerschaft können Unternehmen mit Databricks ein Lakehouse erstellen, das Data Engineering, Data Science, maschinelles Lernen und Analysen auf dem globalen, skalierbaren und elastischen Netzwerk von Google Cloud ermöglicht. Databricks auf Google Cloud wird eine tiefe Integration mit dem  Ökosystem von Google BigQuery ermöglichen und die Google Kubernetes Engine nutzen, so dass Kunden Databricks zum ersten Mal in einer komplett containerisierten Cloud-Umgebung einsetzen können. Mit dieser integrierten Lösung können Unternehmen KI-gesteuerte Erkenntnisse erschließen, intelligentere Entscheidungen treffen und letztlich ihre digitale Transformation mit datengesteuerten Anwendungen beschleunigen. Kurz gesagt ist die Lösung von Databricks eine Weiterentwicklung von Data Warehouse und Business Intelligence auf der Basis von Apache Spark. Zielgruppe sind in erster Linie größere Unternehmen und Konzerne.

„Unternehmen, die auf einem starken Fundament aus Daten und Analysen aufbauen, sind gut positioniert, um im nächsten Jahrzehnt zu wachsen und sich weiterzuentwickeln“, sagt Thomas Kurian, CEO bei Google Cloud. „Wir freuen uns, Databricks‘ Lakehouse für KI- und ML-gesteuerte Analysen auf der Google Cloud bereitzustellen. Durch die Kombination der Fähigkeiten von Databricks in den Bereichen Data Engineering und Analytics mit unserem weltweit abgesicherten Netzwerk und unserer Expertise in den Bereich Analytik und Bereitstellung von containerisierten Anwendungen können wir Unternehmen dabei helfen, ihr Geschäft mit Hilfe von Daten zu transformieren.“

„Dies ist ein entscheidender Meilenstein und unterstreicht unser Engagement den Unternehmen die gewünschte Flexibilität und Auswahlmöglichkeit zusammen mit einer nahtlosen Erfahrung über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg anzubieten“, erklärt Ali Ghodsi, CEO und Mitgründer von Databricks. „Wir sind begeistert, mit Google Cloud zusammenzuarbeiten und unsere gemeinsame Vision einer vereinfachten, offenen und einheitlichen Datenplattform zu verwirklichen, die alle Analytik- und KI-Anwendungsfälle unterstützt und unsere Kunden in die Lage versetzt, noch schneller Innovationen zu schaffen.“

Schnelle und sichere Bereitstellung von Databricks weltweit

Mit Databricks auf der Google Cloud können Kunden die Databricks-Plattform im globalen Netzwerk von Google Cloud schnell bereitstellen. Es gibt Sicherheits- und Datenschutzkontrollen, die für hochregulierte Branchen erforderlich sind und mit der Elastizität, die Nutzung an die Anforderungen des Unternehmens anzupassen. Unternehmen können Databricks über den Google Cloud Marketplace bereitstellen, was eine vereinfachte Beschaffung und Nutzerbereitstellung, Single Sign-On und eine einheitliche Abrechnung ermöglicht.

Fortschrittliche Analysen mit Databricks, BigQuery und Google AI Platform

Databricks auf Google Cloud ist in die Google BigQuery integriert und gibt Unternehmen die Wahlfreiheit und den Zugang zu den gewünschten Datenanalyse-Diensten. Mit dieser Integration können Unternehmen ihre bestehenden Databricks Lakehouse-Funktionen, die jetzt auf Google Cloud laufen, erweitern. Sie können Google BigQuery für Analysen übergreifend nutzen, was letztendlich ihre Daten Investitionen vereinfacht, die Nutzung erhöht und neue, datengesteuerte Geschäftsmodelle und weitere Möglichkeiten schafft.

Die Integration zwischen Databricks und Google Cloud umfasst:

  • Enge Integration von Databricks mit den Analyse-Lösungen von Google Cloud, wodurch Unternehmen die Möglichkeit haben, KI-gesteuerte Erkenntnisse einfach über Data Lakes, Data Warehouses und mehrere Business Intelligence (BI)-Tools zu erweitern.
  • Vorgefertigte Konnektoren zur nahtlosen und schnellen Integration von Databricks mit BigQuery, Google Cloud Storage und Pub/Sub.
  • Schnelles und skalierbares Modell-Training mit „AI Platform“ unter Verwendung der in Databricks erstellten Datenworkflows und vereinfachte Bereitstellung von in Databricks erstellten Modellen mit „AI Platform Prediction“.

Erstmalige Bereitstellung von containerisierten Databricks-Implementierungen

Databricks auf der Google Cloud stellt die erste Container-basierte Bereitstellung von Databricks in der Cloud dar. Kubernetes und Container sind zunehmend das De-facto-Orchestrierungs-System für Unternehmens-Workloads und Anwendungen, die in der Cloud laufen. Databricks auf Google Cloud basiert auf der Google Kubernetes Engine (GKE), dem sicheren, verwalteten Kubernetes-Service von Google Cloud, um containerisierte Bereitstellungen von Databricks in der Cloud zu unterstützen. Durch die Übernahme von GKE als Betriebsumgebung nutzt Databricks verwaltete Services für Sicherheit, Netzwerkrichtlinien und Compute und bietet Kunden dadurch einen höheren Geschäftswert durch Databricks Analytics-, KI- und ML-Funktionen. Darüber hinaus erhöht Databricks mit GKE seine Agilität und die Fähigkeit, die Bereitstellung neuer Funktionen in großem Umfang und zu geringeren Kosten zu beschleunigen.

Unterstützung von Open-Source-Innovation und Zusammenarbeit mit Partnern

Databricks und Google Cloud teilen das Engagement für offene Innovation und Open Source. Im Rahmen dieser neuen Partnerschaft werden die beiden Unternehmen weiterhin die Open-Source-Community unterstützen, offene Innovation und Zusammenarbeit fördern und es gemeinsamen Kunden erleichtern, auf Open-Source-Technologien aufzubauen. Zusätzlich haben sich Mitglieder des gemeinsamen Ökosystems von Partnern verpflichtet, nahtlose Integrationen mit Databricks auf der Google Cloud zu gewährleisten, darunter Accenture, Cognizant, Collibra, Confluent, Deloitte, Fishtown Analytics, Fivetran, Immuta, Informatica, Infoworks, MongoDB, Privacera, Qlik, Sada, Softsafe, Slalom, Tableau, TCS und Trifacta.

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