Security Best Practices bei Databricks Betrieb
Sichere Datenverwaltung mit der Databricks Plattform: Best Practices Das Verständnis von Datensicherheit spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz vor Bedrohungen wie Datenübernahmen oder -lecks. Die
Databricks hat vor kurzem die Data Intelligence Platform vorgestellt, eine fortschrittliche Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Unternehmen bei der Verarbeitung ihrer Daten zu unterstützen.
Das Unternehmen präsentierte diese Plattform am Mittwoch. Sie basiert auf Databricks‘ führendem Data Lakehouse, das die Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses in einem einzigen Produkt vereint. Lakehouses ermöglichen die Analyse von strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Datensätzen in einer zentralisierten Umgebung und bieten Zugang zu Fehlervermeidungsfunktionen sowie SQL-Unterstützung.
Data Lakehouse: Kernstück der neuen Plattform
Die neueste Data Intelligence Platform vereint Databricks‘ Data Lakehouse mit Technologien, die das Unternehmen durch die Übernahme von MosaicML Inc. im Juni für 1,3 Milliarden Dollar erworben hat. MosaicML, mitgegründet von Naveen Rao, dem ehemaligen Vizepräsidenten der AI-Produktgruppe von Intel Corp., bot eine Plattform für die Entwicklung neuronaler Netzwerke sowie eine Reihe von vortrainierten großen Sprachmodellen.
Integration von MosaicML-Technologie in DatabricksIQ
Databricks nutzte die Technologie von MosaicML, um eine Software-Engine namens DatabricksIQ zu entwickeln. Diese Engine treibt die neue Data Intelligence Platform an. Databricks hat in den Monaten vor der offiziellen Einführung dieser Woche mehrere Komponenten von DatabricksIQ ausführlich beschrieben.
Databricks Assistant: Natürlichsprachliche Datenabfragen
Eine der Komponenten, der Databricks Assistant, ermöglicht es Benutzern, Daten mit natürlichsprachlichen Anfragen abzufragen. Die Software konvertiert diese Anfragen automatisch in SQL-Abfragen oder Python-Code. Zusätzlich erleichtert der Databricks Assistant Aufgaben wie die Optimierung eines vorhandenen Python-Skripts, das Datenwissenschaftler eines Unternehmens für Analyseprojekte nutzen.
Unity Catalog: KI-basierte Datenverwaltung und -suche
„Durch den Einsatz von KI-Modellen ermöglichen DI-Plattformen das Arbeiten mit Daten in natürlicher Sprache, angepasst an den spezifischen Jargon und die Abkürzungen jeder Organisation“, erläuterten Databricks CEO Ali Ghodsi, die weiteren Mitgründer des Unternehmens und Rao in einem Blogbeitrag. „Die Plattform lernt aus der Verwendung der Daten in bestehenden Arbeitsabläufen, um die Begrifflichkeiten der Organisation zu erfassen und bietet allen Nutzern – von Laien bis hin zu Daten-Ingenieuren – eine maßgeschneiderte natürlichsprachliche Schnittstelle.“
Optimierung der Backend-Komponenten durch KI
Databricks berichtet, dass sein bestehendes Tool Unity Catalog jetzt auch mit KI-Funktionen ausgestattet ist. Dieses Tool erstellt ein zentrales Verzeichnis der internen Datenbestände eines Unternehmens, das Mitarbeitern ermöglicht, spezifische Datensätze leichter zu finden. Laut Databricks nutzt Unity Catalog KI, um automatisch Tags und Beschreibungen an Datenbestände anzuhängen, was die Suche vereinfacht.
Zusätzlich zu den benutzerorientierten Funktionen setzt das Unternehmen KI ein, um bestimmte Backend-Komponenten seiner Lakehouse-Plattform zu optimieren. Databricks erklärt, dass ein neuronales Netzwerk den Autoskalierungsmechanismus seines Delta Live Tables-ETL-Werkzeugs (Extract, Transform, Load) und der Serverless Jobs-Funktion unterstützt. Das Unternehmen verwendet auch KI, um Benutzerabfragen so umzuschreiben, dass ihre Geschwindigkeit erhöht wird.
Breite Akzeptanz und Anwendung in verschiedenen Branchen
Der CEO fügte hinzu, dass Databricks auch eine starke Nachfrage nach den KI-Entwicklungstools seiner Plattform verzeichnet. Das Unternehmen hat 15.000 Cloud-basierte Grafikkarten gemietet, um die KI-Projekte seiner Kunden zu unterstützen. Diese Chips sind aufgrund hoher Nutzung bereits „ausgelastet“, und einige Kunden müssen warten, um Zugang zu erhalten.
Hohe Nachfrage nach KI-Entwicklungstools und beeindruckendes Umsatzwachstum
Diese Nachfrage spiegelt sich in einem starken Umsatzwachstum für Databricks wider. Nach einer Finanzierungsrunde über 500 Millionen Dollar im September gab das Unternehmen bekannt, dass sein jährlicher Umsatz nun mehr als 1,5 Milliarden Dollar beträgt. Databricks erreichte diesen Meilenstein nach einem jährlichen Umsatzwachstum von über 50 % im zweiten Quartal.
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