La plataforma de análisis basada en Apache Spark y optimizada para Microsoft Azure ayudará a las empresas a integrar y escalar mejor los proyectos de aprendizaje de máquinas.

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    • Azure Databricks, la plataforma de análisis basada en Apache Spark y optimizada para Azure, está ahora disponible de forma general en Microsoft.
    • Azure Databricks tiene como objetivo ayudar a las empresas a acelerar y simplificar el proceso de construcción de grandes soluciones de datos y de inteligencia artificial.

    El jueves, Microsoft anunció la disponibilidad general de Azure Databricks, la plataforma de análisis basada en Apache Spark optimizada para Azure, con el objetivo de ayudar a las empresas a acelerar y simplificar el proceso de creación de grandes soluciones de datos e inteligencia artificial (IA.

    Apache Spark es un estándar de código abierto para análisis avanzados, aprendizaje de máquinas, inteligencia artificial y grandes datos, que ha experimentado una rápida adopción empresarial en los últimos años, según un artículo publicado en el blog de Microsoft el jueves. Fue creado por los fundadores de Databricks. Con Azure Databricks, Microsoft tiene como objetivo ayudar a las empresas a trabajar con datos de una manera más rápida, fácil y colaborativa.

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    La nueva oferta podría ayudar a continuar el rápido crecimiento de Microsoft Azure en la empresa, especialmente a medida que las empresas buscan integrar la IA en sus productos y procesos. Mientras que Amazon Web Services (AWS) sigue siendo el líder en la nube, adoptado por el 64% de las empresas en 2019, Azure se está poniendo rápidamente al día, y ahora es utilizado por el 45% de las empresas, según RightScale. El liderazgo de AWS entre las grandes empresas también se está reduciendo, según RightScale: Mientras que el 68% de las empresas utilizan AWS, esa cifra representa sólo el 15% de crecimiento interanual en adopción. Comparativamente, Azure experimentó un crecimiento interanual del 35%, hasta alcanzar el 58% de las empresas.

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    Azure Databricks fue desarrollado en parte para mejorar la productividad de los usuarios en el desarrollo de grandes aplicaciones de datos y plataformas analíticas, señaló el artículo. Los cuadernos interactivos usados con Azure Databricks permiten a los equipos de ciencia de datos trabajar en lenguajes populares como R, Python, Scala y SQL, y traer todos sus conjuntos de datos para crear modelos de aprendizaje automático, en lugar de sólo una muestra. La integración nativa de la solución con Azure facilita la creación de productos de extremo a extremo, señaló el post.

    Utilizando Azure Databricks, la empresa renewables.AI fue capaz de aumentar la productividad de su equipo de ciencias de la información en más de un 50%, según el post. «En lugar de que un científico de datos escriba el código de la IA y sea la única persona que lo entienda, todo el mundo utiliza Azure Databricks para compartir código y desarrollar juntos», dijo Andy Cross, director de renovables de AI, en el correo.

    Con Azure Databricks, Microsoft también quiere ayudar a sus clientes a escalar globalmente. La solución proporciona un servicio totalmente gestionado y nativo de la nube que se adapta automáticamente a las necesidades de la organización, según el puesto, y simplifica el proceso de creación de canales de datos y la implementación de modelos de aprendizaje de máquinas a escala.

    VER: Glosario rápido: Nube híbrida (Tech Pro Research)

    «Todos los días analizamos casi un terabyte de datos de turbinas eólicas para optimizar nuestros modelos de datos», dijo Sam Julian, propietario del producto de servicios de datos de E.ON, en el post. «Antes, eso tomaba varias horas. Con Microsoft Azure Databricks, tarda unos minutos. Esto abre toda una gama de nuevas aplicaciones posibles».

    Por último, Microsoft ha incorporado sólidas políticas de seguridad y cumplimiento, incluidos acuerdos de nivel empresarial, seguridad e identidad simplificadas y controles de acceso basados en funciones con la integración de Azure Active Directory. «Como resultado, las organizaciones pueden salvaguardar sus datos sin comprometer la productividad de sus usuarios», dice el artículo.

    Azure Databricks está integrado con otros servicios de Azure, incluyendo el Azure SQL Data Warehouse; Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, y Azure HDInsight Kafka clusters; y Azure Blob Storage, Azure Data Lake Store, Azure SQL Data Warehouse, y Azure Cosmos DB.

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