سازمان‌ها حجم عظیمی از داده‌های مربوط به عملیات، بازاریابی، فروش و بیشتر را انباشت می‌کنند. برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل چنین داده‌هایی، ضروری است از قدرت یکپارچه‌سازی داده و تحلیل داده استفاده شود. با یکپارچه‌سازی داده، می‌توانید داده‌ها را از منابع متنوع به طور یکپارچه ادغام کنید و به سیستم مقصد بارگذاری کنید.
با این حال، با تحلیل داده، می‌توانید بینش‌های معنادار و الگوها را در مجموعه داده کشف کنید. Azure Databricks محیط یکپارچه‌ای ارائه می‌دهد تا به این الزامات برای مدیریت داده streamlined کمک کند، در حالی که چالش‌های رایج مانند پیچیدگی اعتبارسنجی داده، محدودیت‌های اتصال و overhead عملیاتی را که متخصصان داده اغلب با آن مواجه هستند، حل می‌کند.
در این مقاله، شما درک خواهید کرد که Azure Databricks چیست، ویژگی‌های آن، معماری، کاربردهای مختلف آن، همراه با بهترین شیوه‌های نوظهور و استراتژی‌های بهینه‌سازی که می‌تواند عملیات داده شما را تحول دهد.
Azure Databricks چیست و چگونه عملیات داده را تحول می‌دهد؟
Azure Databricks، یک پلتفرم تحلیلی که در همکاری با مایکروسافت توسعه یافته، برای اکوسیستم خدمات ابری Microsoft Azure بهینه‌سازی شده است. آن بر پایه Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی توزیع‌شده منبع باز، ساخته شده تا قابلیت‌های پردازش داده مقیاس‌پذیر، تحلیل تعاملی و وظایف یادگیری ماشین streamlined ارائه دهد. Azure Databricks محیط مشارکتی برای دانشمندان داده، مهندسان و تحلیل‌گران فراهم می‌کند تا داشبوردهای و تجسم‌ها تولید کنند، بینش‌ها را به اشتراک بگذارند و گردش کارهای داده را بهینه کنند.
پلتفرم با نوآوری‌های اخیر به طور قابل توجهی تکامل یافته، از جمله Lakebase Operational Database برای برنامه‌های هوش مصنوعی، قابلیت‌های بهینه‌سازی پیش‌بینی که به طور خودکار مدیریت چیدمان داده را انجام می‌دهند، و چارچوب‌های حاکمیت Unity Catalog بهبودیافته. این پیشرفت‌ها Azure Databricks را به عنوان یک پلتفرم هوش داده یکپارچه موقعیت می‌دهند که تحلیل سنتی را با بارهای کاری بومی هوش مصنوعی ترکیب می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد از موتورهای توصیه واقعی تا گردش کارهای توسعه مبتنی بر agent پیچیده بسازند، همه چیز را بسازند.
استقرارهای مدرن Azure Databricks از گزینه‌های محاسباتی serverless سود می‌برند، از جمله انبارهای SQL serverless و محاسبات GPU serverless برای بارهای کاری یادگیری عمیق، که overhead مدیریت زیرساخت را حذف می‌کنند در حالی که مقیاس‌پذیری خودکار فراهم می‌کنند. ادغام پلتفرم با اکوسیستم گسترده‌تر Azure از طریق ویژگی‌هایی مانند همگام‌سازی Azure Active Directory، پشتیبانی Azure Private Link و پروفایل‌های انطباق بهبودیافته برای صنایع تنظیم‌شده عمیق‌تر شده است.
ویژگی‌های کلیدی که Azure Databricks را برای عملیات داده مدرن ضروری می‌کند چیست؟
Azure Databricks طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که برای مقیاس فعالیت‌های تجاری طراحی شده و در نتیجه همکاری و کارایی در پردازش و تحلیل داده را افزایش می‌دهد. بیایید به برخی از ویژگی‌های کلیدی نگاهی بیندازیم:
تجربه پلتفرم یکپارچه
این یک سرویس Azure first-party قابل دسترسی آسان است که کاملاً روی رابط Azure مدیریت می‌شود. Azure Databricks به طور بومی با سایر خدمات Azure لینک شده و دسترسی به طیف گسترده‌ای از موارد استفاده تحلیلی و هوش مصنوعی را امکان‌پذیر می‌سازد. این ادغام بومی به یکپارچه‌سازی بارهای کاری کمک می‌کند، silos داده را کاهش می‌دهد و دموکراتیزاسیون داده را پشتیبانی می‌کند. تحلیل‌گران و مهندسان داده می‌توانند به طور کارآمد روی وظایف و پروژه‌های مختلف همکاری کنند.
پلتفرم اکنون شامل Databricks One است، یک فضای کاری متمرکز بر مصرف‌کننده با پرس‌وجوی زبان طبیعی از طریق Genie و داشبوردهای AI/BI curated. این پیشرفت به کاربران تجاری اجازه می‌دهد به داده‌ها از طریق entitlements دسترسی مصرف‌کننده دسترسی پیدا کنند بدون نیاز به تخصص فنی، و در نتیجه دسترسی داده را بیشتر دموکراتیک می‌کند در حالی که کنترل‌های حاکمیت سازمانی را حفظ می‌کند.
تحلیل Seamless
Azure Databricks SQL Analytics به شما اجازه می‌دهد پرس‌وجوهای SQL را مستقیماً روی data lake اجرا کنید. این ویژگی شامل یک فضای کاری است که می‌توانید پرس‌وجوهای SQL بنویسید، نتایج را تجسم کنید و داشبوردهایی مشابه workbench SQL سنتی ایجاد کنید. ابزارهای اضافی شامل تاریخچه پرس‌وجو، ویرایشگر پرس‌وجوی پیشرفته، کاتالوگ و قابلیت‌های تنظیم هشدارها بر اساس نتایج پرس‌وجوی SQL است.
بهبودهای اخیر شامل فیلترهای تعاملی است که بدون تغییر پرس‌وجو به تجسم‌ها اعمال می‌شوند، عملکرد hover-to-expand برای ستون‌های SELECT *، گزینه‌های فرمت SQL سفارشی و snippets پرس‌وجوی قابل استفاده مجدد در notebooks، داشبوردها و ویرایشگرهای SQL است. Table Exploration Assistant اکنون از زبان طبیعی برای تولید پرس‌وجوهای SQL از metadata جدول استفاده می‌کند و منحنی یادگیری برای تحلیل‌گران تجاری را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.
معماری انعطاف‌پذیر و باز
Azure Databricks طیف متنوعی از بارهای کاری تحلیلی و هوش مصنوعی را با معماری lakehouse بهینه‌شده خود که روی data lake باز ساخته شده، پشتیبانی می‌کند. این معماری پردازش تمام انواع داده را امکان‌پذیر می‌سازد. بسته به بار کاری، می‌توانید از طیف endpointها مانند Apache Spark on Azure Databricks، Azure Machine Learning، Synapse Analytics و Power BI استفاده کنید. پلتفرم همچنین از چندین زبان برنامه‌نویسی، از جمله Scala، Python، R و SQL، به علاوه کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch پشتیبانی می‌کند.
معماری باز با قابلیت‌های Lakehouse Federation بهبود یافته که دسترسی داده cross-platform را امکان‌پذیر می‌سازد و به Azure Databricks اجازه می‌دهد AWS S3 و سایر سیستم‌های خارجی را بدون مهاجرت داده پرس‌وجو کند. پشتیبانی از جداول Apache Iceberg مدیریت‌شده ACID compliance و بهینه‌سازی پیش‌بینی ارائه می‌دهد، در حالی که Foreign Iceberg Tables خواندن جداول Iceberg خارجی از Snowflake و سایر پلتفرم‌ها را از طریق دسترسی کاتالوگ یکپارچه امکان‌پذیر می‌سازد.
ادغام کارآمد
Azure Databricks به طور seamless با خدمات Azure متعددی مانند Azure Blob Storage، Azure Event Hubs و Azure Data Factory ادغام می‌شود. این به شما اجازه می‌دهد pipelineهای داده end-to-end را به راحتی ایجاد کنید تا داده را در زمان واقعی ingest، مدیریت و تحلیل کنید.
قابلیت‌های ادغام با triggers رویداد فایل گسترش یافته که مکان‌های خارجی را برای شروع خودکار job نظارت می‌کند و latency برای pipelineهای triggered by file arrival را کاهش می‌دهد. پشتیبانی connector بهبودیافته شامل Google Analytics 4، Salesforce و Workday برای ingestion مدیریت‌شده از طریق Lakeflow pipelines است. Clean Rooms همکاری داده امن و compliant با privacy را با استفاده از Delta Sharing با audit trails و پشتیبانی multi-cloud برای partnerships داده سازمانی ارائه می‌دهد.
معماری Azure Databricks چگونه پردازش داده مقیاس‌پذیر را امکان‌پذیر می‌سازد؟
درک معماری زیربنایی Azure Databricks برای انجام ادغام‌های کارآمد و اطمینان از گردش کار streamlined ضروری است. Azure Databricks حول دو مؤلفه معماری اصلی طراحی شده—Control Plane و Compute Plane.
Control Plane
Control Plane لایه مدیریت است که Azure Databricks در آن فضای کاری را مدیریت می‌کند و notebooks، configurations و clusters را مدیریت می‌کند. این plane شامل backend services است که توسط Azure Databricks در حساب شما عمل می‌کند. برای مثال، web application که با آن تعامل می‌کنید بخشی از Control Plane است.
Control Plane با قابلیت‌های حاکمیت Unity Catalog بهبود یافته که مدیریت metastore مرکزی را در سراسر workspaces فراهم می‌کند. بهبودهای اخیر شامل بهینه‌سازی پیش‌بینی است که telemetry بار کاری را تحلیل می‌کند تا استراتژی‌های partitioning را به طور خودکار توصیه و پیاده‌سازی کند، Z-ordering و liquid clustering بدون مداخله کاربر. Control Plane همچنین provisioning کاربر خودکار را از طریق همگام‌سازی Just-in-Time با Microsoft Entra ID مدیریت می‌کند و فرآیندهای setup کاربر دستی را حذف می‌کند.
ویژگی‌های حاکمیت پیشرفته شامل کنترل‌های دسترسی fine-grained با privileges BROWSE برای visibility metadata بدون دسترسی داده، کنترل‌های دسترسی S3 cross-platform و extensibility data lineage است که assets خارجی مانند Salesforce و PowerBI را در graphهای lineage Unity Catalog ادغام می‌کند برای traceability end-to-end.
Compute Plane
Compute Plane جایی است که وظایف پردازش داده شما در Azure Databricks رخ می‌دهد. آن به دو دسته تقسیم می‌شود:
Classic Compute Plane – در classic compute plane، می‌توانید از منابع محاسباتی Azure Databricks به عنوان بخشی از اشتراک Azure خود استفاده کنید. منابع در virtual network هر workspace واقع در اشتراک Azure مشتری تولید می‌شوند و isolation ذاتی را اطمینان می‌دهند. این plane اکنون از Photon acceleration برای اجرای پرس‌وجوی vectorized پشتیبانی می‌کند و تا 4x عملکرد سریع‌تر برای SQL و عملیات DataFrame از طریق JIT compilation و SIMD optimizations ارائه می‌دهد.
Serverless Compute Plane – در مدل serverless، Azure Databricks منابع محاسباتی را در زیرساخت اشتراکی مدیریت می‌کند. این plane عملیات را با حذف نیاز به مدیریت منابع محاسباتی زیربنایی ساده می‌کند در حالی که لایه‌های متعدد امنیتی برای حفاظت از داده و isolation workspaces به کار می‌گیرد. اضافات اخیر شامل محاسبات GPU serverless برای بارهای کاری یادگیری عمیق توزیع‌شده و انبارهای SQL serverless با مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس تقاضای پرس‌وجو است.
معماری Compute Plane اکنون Lakebase Operational Database را شامل می‌شود، یک پایگاه داده Postgres کاملاً مدیریت‌شده مهندسی‌شده برای برنامه‌های هوش مصنوعی. این compute و storage را با استفاده از فناوری Neon جدا می‌کند و branching فوری برای محیط‌های توسعه zero-copy و همگام‌سازی خودکار با جداول Delta Lake را برای serving ویژگی‌های یادگیری ماشین low-latency امکان‌پذیر می‌سازد.
موارد استفاده اصلی Azure Databricks برای تیم‌های داده مدرن چیست؟
Azure Databricks پلتفرمی versatile است که نیازهای متعدد پردازش و تحلیل داده را برآورده می‌کند. در اینجا برخی از موارد استفاده اصلی پلتفرم آورده شده است:
پردازش داده ETL
Azure Databricks محیط robustی برای انجام عملیات extract، transform و load (ETL) ارائه می‌دهد و از Apache Spark و Delta Lake بهره می‌برد. می‌توانید منطق ETL را با استفاده از Python، SQL یا Scala بسازید و سپس استقرار job scheduled را به راحتی orchestrate کنید.
قابلیت‌های ETL با Lakeflow Declarative Pipelines بهبود یافته که چارچوب SQL-centric برای تحولات داده پیچیده ارائه می‌دهد. این pipelineها از عملیات CREATE VIEW پشتیبانی می‌کنند، orchestration خودکار بر اساس dependencies و materialized views incremental که منطق batch را incrementally اجرا می‌کنند و فقط داده‌های منبع جدید یا تغییر یافته را reprocess می‌کنند. قابلیت‌های Auto Loader بهبودیافته اکنون triggers رویداد فایل را برای ingestion near-real-time مقیاس‌پذیر با کاهش هزینه‌های ارائه‌دهنده ابری شامل می‌شود.
تحلیل Streaming
Azure Databricks از Apache Spark Structured Streaming برای مدیریت داده‌های streaming و به‌روزرسانی‌های داده incremental استفاده می‌کند. پلتفرم داده‌های streaming ورودی را در near real time پردازش می‌کند و خروجی‌ها را با ورود داده‌های جدید به طور مداوم به‌روزرسانی می‌کند.
تحلیل streaming با triggers ورود فایل بهبود یافته که از رویدادهای فایل native cloud برای شروع خودکار job وقتی فایل‌ها در storage خارجی فرود می‌آیند، بهره می‌برد. Auto Loader اکنون از مدیریت state RocksDB برای streams با حجم بالا و retrieval checkpoint asynchronous پشتیبانی می‌کند که startups stream را ۴۰% برای pipelineهای long-running تسریع می‌کند. Rate limiting از طریق maxFilesPerTrigger از overload cluster جلوگیری می‌کند در حالی که کارایی پردازش را حفظ می‌کند.
حاکمیت داده
Azure Databricks مدل حاکمیت داده قوی را از طریق Unity Catalog پشتیبانی می‌کند که به طور seamless با معماری lakehouse data lake ادغام می‌شود. کنترل‌های دسترسی coarse-grained تنظیم‌شده توسط مدیران ابری می‌تواند via complete access-control lists (ACLs) در سطح granularتر fine-tune شود.
قابلیت‌های حاکمیت با provisioning کاربر خودکار که کاربران و گروه‌های Microsoft Entra ID را بدون setup دستی همگام‌سازی می‌کند، به طور قابل توجهی گسترش یافته است. extensibility data lineage اجازه می‌دهد workflowهای خارجی metadata را در Unity Catalog via APIs inject کنند و traceability جامع در سراسر pipelineهای hybrid ایجاد کنند. credentials کاربر-به-ماشین OAuth authentication per-user برای سیستم‌های خارجی ارائه می‌دهد، در حالی که پروفایل‌های انطباق کنترل‌های تخصصی برای صنایع تنظیم‌شده ارائه می‌دهند.
استراتژی‌های بهینه‌سازی عملکرد که کارایی Azure Databricks را به حداکثر می‌رسانند چیست؟
بهینه‌سازی عملکرد Azure Databricks نیاز به رویکرد جامع دارد که configuration cluster، مدیریت چیدمان داده و tuning اجرای پرس‌وجو را در بر می‌گیرد. استراتژی‌های بهینه‌سازی مدرن از قابلیت‌های پیش‌بینی، مقیاس‌پذیری خودکار و مکانیسم‌های caching پیشرفته برای دستیابی به عملکرد enterprise-scale بهره می‌برند.
Configuration و مقیاس‌پذیری Cluster هوشمند
بهینه‌سازی cluster مؤثر با انتخاب instance محاسباتی tailored به ویژگی‌های بار کاری شروع می‌شود. instanceهای compute-optimized مانند StandardD3v2 برای عملیات CPU-bound عالی هستند، در حالی که instanceهای memory-optimized مانند StandardE4sv3 پردازش in-memory را به طور کارآمد مدیریت می‌کنند. برای بارهای کاری disk-intensive شامل خواندن‌های مکرر Parquet، instanceهای backed by NVMe SSD از سری Ls_v2 I/O را از طریق قابلیت‌های caching محلی تسریع می‌کنند.
Databricks Pools caches مدیریت‌شده از virtual machineهای pre-initialized ارائه می‌دهد که latency startup cluster را ۷۰-۹۰% نسبت به provisioning استاندارد ابری کاهش می‌دهد. این pools instanceهای idle را در حالت‌های warm حفظ می‌کنند و elasticity سریع برای job clusters و sessionهای interactive را امکان‌پذیر می‌سازند، به ویژه برای pipelineهای streaming که نیاز به پاسخ‌های مقیاس‌پذیری فوری دارند.
بهینه‌سازی autoscaling پیشرفت قابل توجهی نسبت به روش‌های scaling exponential استاندارد است. این رویکرد resizing workload-aware را از طریق scaling دو مرحله‌ای از workers حداقل به حداکثر پیاده‌سازی می‌کند، با تصمیم‌گیری‌های scale-down هوشمند بر اساس stateهای فایل shuffle و thresholds utilization. pipelineهای streaming از ادغام با logهای تراکنش Delta Lake برای scaling پیش‌بینی سود می‌برند و تنظیم dynamic از ۸ به ۶۴ worker را در حین spikes ترافیک امکان‌پذیر می‌سازد در حالی که به capacity baseline در دوره‌های low-activity به طور کارآمد consolidate می‌کند.
بهینه‌سازی چیدمان داده و Storage پیشرفته
بهینه‌سازی پیش‌بینی اکنون به طور مستقل روی جداول مدیریت‌شده Unity Catalog عمل می‌کند و telemetry بار کاری شامل الگوهای scan و frequency predicate را تحلیل می‌کند تا استراتژی‌های سازماندهی داده بهینه را توصیه کند. سیستم configurations candidate را از طریق replayهای shadow query شبیه‌سازی می‌کند قبل از پیاده‌سازی Z-ordering و liquid clustering در پنجره‌های maintenance scheduled و نیازهای tuning دستی را حذف می‌کند در حالی که عملکرد را بر اساس الگوهای استفاده واقعی بهینه می‌کند.
مدیریت فایل Delta Lake فراتر از compaction پایه تکامل یافته و تکنیک‌های بهینه‌سازی sophisticated را شامل می‌شود. Auto compaction فایل‌های sub-256 MB را در partitions ادغام می‌کند در حالی که optimized writes داده را در حین ingestion redistribute می‌کند تا به اندازه‌های فایل ۱ GB هدف برسد. سیستم اندازه‌های فایل را بر اساس volume جدول تطبیق می‌دهد و از ۲۵۶ MB برای جداول زیر ۲.۵۶ TB به ۱ GB برای جداول بیش از ۱۰ TB مقیاس می‌دهد، با تست‌های عملکرد که ۴۵% زمان‌های scan سریع‌تر برای layoutهای optimized نشان می‌دهند.
Liquid clustering Z-ordering سنتی را با data skipping adaptive جایگزین می‌کند که داده را به طور dynamic reclusters بدون بازنویسی فایل‌های موجود. این رویکرد writes concurrent و الگوهای دسترسی evolving را پشتیبانی می‌کند در حالی که با Unity Catalog برای انتخاب key clustering خودکار ادغام می‌شود. benchmarks عملکرد ۳۰% کاهش latency پرس‌وجو را برای datasetهای event در مقیاس gigabit نسبت به رویکردهای partitioning static نشان می‌دهند.
اجرای پرس‌وجو و Acceleration عملکرد
Photon acceleration اجرای پرس‌وجو را از طریق پردازش vectorized تحول می‌دهد و تا 4x بهبود عملکرد برای SQL و عملیات DataFrame ارائه می‌دهد. engine از JIT compilation برای تبدیل planهای Spark به کد native استفاده می‌کند در حالی که پردازش columnar با SIMD optimizations پیاده‌سازی می‌کند. جایگزینی‌های hash join برای sort-merge joins عملکرد را بیشتر افزایش می‌دهد، با benchmarks TPC-DS که ۶۰% اجرای سریع‌تر نسبت به runtimes استاندارد نشان می‌دهند.
Adaptive Query Execution planهای اجرا را با استفاده از metrics runtime به طور dynamic تنظیم می‌کند تا utilization منابع را بهینه کند. سیستم به طور خودکار partitions shuffle excessive را coalesces می‌کند، sort-merge joins را به broadcast joins برای datasetهای کوچک تبدیل می‌کند و partitions skewed را برای parallelization متعادل splits می‌کند. configuration با spark.sql.adaptive.enabled و parameters مرتبط tuning partition خودکار را امکان‌پذیر می‌سازد که مصرف منابع را کاهش می‌دهد در حالی که زمان‌های پاسخ پرس‌وجو را بهبود می‌بخشد.
Disk caching خواندن‌های Parquet و Delta را با ذخیره داده‌های decompressed در SSDهای worker تسریع می‌کند و خواندن‌های مکرر را locally serve می‌کند به جای دسترسی به storage remote. برخلاف caching in-memory، disk caching datasetهای بزرگ‌تر را در مقیاس TB مدیریت می‌کند در حالی که داده‌های cached را به طور خودکار وقتی فایل‌های زیربنایی تغییر می‌کنند، invalidate می‌کند. تست‌های عملکرد ۷۰% کاهش زمان scan را برای pipelineهای ETL که جداول dimension را reuse می‌کنند، نشان می‌دهد و کارایی کلی pipeline را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.
Azure Databricks و Azure Data Factory چگونه چالش‌های داده مختلف را حل می‌کنند؟
azure
در حالی که Azure Databricks یک پلتفرم تحلیل داده robust است، اغلب با Azure Data Factory اشتباه گرفته می‌شود. هر پلتفرم خدمات متفاوتی ارائه می‌دهد و برای الزامات تجاری خاص tailored شده است.
تمرکز
Azure Databricks – پلتفرم مبتنی بر ابر برای پردازش big-data و تحلیل که به دانشمندان و مهندسان داده اجازه می‌دهد از مدل‌های یادگیری ماشین بهره ببرند، برنامه‌های هوش مصنوعی بسازند و تحولات پیچیده را با استفاده از فناوری‌های Apache Spark و Delta Lake انجام دهند.
Azure Data Factory – سرویس یکپارچه‌سازی داده کاملاً مدیریت‌شده که از رویکردهای ETL/ELT برای استخراج داده از منابع متعدد استفاده می‌کند، با تمرکز اصلی روی orchestration حرکت داده به جای پردازش تحلیل پیچیده.
یکپارچه‌سازی داده
Azure Databricks به طور فعال با سایر خدمات Azure برای تحلیل ادغام می‌شود اما عمدتاً وظایف یکپارچه‌سازی داده را مدیریت نمی‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد روی تحلیل و تجسم تمرکز کنند. بهبودهای اخیر شامل Lakeflow Declarative Pipelines برای تحولات داده sophisticated و حاکمیت Unity Catalog برای مدیریت metadata مرکزی در محیط‌های hybrid است.
Azure Data Factory بیش از ۹۰ connector pre-built برای منابع و مقاصد داده مختلف ارائه می‌دهد و orchestration pipeline را با رابط‌های drag-and-drop بصری تسهیل می‌کند. سرویس در عملیات حرکت داده scheduled عالی است اما فاقد قابلیت‌های تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین است که پلتفرم‌های هوش داده مدرن را مشخص می‌کند.
سهولت استفاده
Azure Databricks محیط انعطاف‌پذیری ارائه می‌دهد که از Python، R، Java، Scala و SQL با notebooks مشارکتی، داشبوردهای تعاملی و پرس‌وجوی زبان طبیعی از طریق Genie برای کاربران تجاری پشتیبانی می‌کند. پلتفرم اکنون شامل workspaces متمرکز بر مصرف‌کننده است که دسترسی داده را بدون نیاز به تخصص فنی دموکراتیک می‌کند.
Azure Data Factory رابط drag-and-drop برای ایجاد، زمان‌بندی و نظارت workflowهای یکپارچه‌سازی داده با طراحان pipeline گرافیکی ارائه می‌دهد که عملیات ETL پایه را ساده می‌کند. با این حال، تحولات پیچیده اغلب نیاز به ابزارهای اضافی یا توسعه کد سفارشی خارج از قابلیت‌های core پلتفرم دارند.
قابلیت‌های ادغام Native Azure
Airbyte اکنون ادغام seamless Azure Blob Storage را به عنوان staging area ارائه می‌دهد و dependencies AWS قبلی را که استقرارهای Azure Databricks را hampered می‌کرد، حذف می‌کند. پلتفرم از authentication service principal Azure، alignment کنترل دسترسی مبتنی بر نقش با مدل‌های امنیتی Azure و ادغام Azure Private Link برای اتصال VPC امن بدون exposure اینترنت عمومی پشتیبانی می‌کند.
قابلیت‌های Delta Lake بهبودیافته شامل tracking generation از طریق entries metadata، handling evolution schema با accommodation خودکار ستون در عملیات CDC و پشتیبانی native برای ویژگی‌های time travel Delta Lake است. connector از engine acceleration Photon Azure Databricks برای بارهای کاری transformation بهره می‌برد و ۳-5x بهبود سرعت روی عملیات encoding و decoding نسبت به اجرای Spark استاندارد ارائه می‌دهد.
اکوسیستم منبع داده جامع
فراتر از ادغام‌های foundational Azure، Airbyte پشتیبانی را برای اکوسیستم کامل Microsoft گسترش داده، از جمله Azure Data Lake Storage Gen2 با قابلیت‌های منبع Delta Lake، Microsoft Dataverse با replication relationship-aware، Microsoft Teams با capture داده conversational و Azure SQL Database با پشتیبانی change data capture.
پلتفرم بیش از ۶۰۰ connector pre-built ارائه می‌دهد و شامل Connector Development Kit (CDK) با templates خاص Azure است که توسعه connector سفارشی را از روزها به ساعت‌ها کاهش می‌دهد. این pain point رایج را که سازمان‌ها منابع مهندسی قابل توجهی برای ساخت و نگهداری ادغام‌های سفارشی خرج می‌کنند به جای تمرکز روی ایجاد ارزش تجاری، حل می‌کند.
ویژگی‌های پیشرفته برای عملیات سازمانی
تکامل Schema خودکار
تغییرات schema را در حین synchronization تشخیص می‌دهد و rules configurable را بدون مداخله دستی اعمال می‌کند و چالش‌های اعتبارسنجی داده که ۳۰-۴۰% منابع محاسباتی در رویکردهای سنتی مصرف می‌کنند، حل می‌کند.
قابلیت‌های Sync Resilient
Record Change History سطرهای problematic را quarantine می‌کند در حالی که syncها را کامل می‌کند و نیازهای reprocessing را برای بارهای کاری high-volume کاهش می‌دهد و قابلیت اطمینان pipeline را بهبود می‌بخشد.
حرکت داده Cost-Efficient
overhead توسعه ادغام سفارشی را حذف می‌کند و هزینه‌های egress ابری و نگهداری pipeline را تا ۵۰% از طریق زمان‌بندی بهینه و ادغام workflow با orchestrators مانند Prefect کاهش می‌دهد.
UI Developer-Friendly
کتابخانه Python منبع باز PyAirbyte به شما اجازه می‌دهد pipelineها را در Python تعریف کنید با utilities Azure Databricks برای مدیریت programmatic pipeline و templates configuration cluster.
ویژگی‌های امنیتی سازمانی
logهای audit جامع، مدیریت credential، قابلیت‌های encryption، کنترل‌های دسترسی و مکانیسم‌های authentication که با Azure Key Vault برای rotation credential و Azure Monitor برای logging یکپارچه ادغام می‌شوند.
پشتیبانی جامعه
جامعه‌ای با بیش از ۱۵,۰۰۰ عضو برای بحث و پشتیبانی، با بیش از ۳۰ connector خاص Azure تحت توسعه فعال. تکامل Airbyte به طور خاص چالش‌های ادغام Azure Databricks را با ارائه consolidation داده یکپارچه به پلتفرم هوش داده Databricks با قابلیت‌های transformation post-load حل می‌کند و از داده‌های structured و unstructured در مقیاس سازمانی پشتیبانی می‌کند در حالی که انعطاف‌پذیری و کنترلی که تیم‌های فنی نیاز دارند، حفظ می‌کند.
افکار نهایی
Azure Databricks یک پلتفرم هوش داده یکپارچه است که تحلیل، بارهای کاری هوش مصنوعی و بهینه‌سازی سازمانی را از طریق ویژگی‌هایی مانند Lakebase، acceleration Photon و اجرای پرس‌وجوی adaptive ترکیب می‌کند، همه به طور محکم با اکوسیستم Azure برای provisioning، اتوماسیون و امنیت seamless ادغام شده است.
برای حل چالش‌های ادغام، pairing Databricks با Airbyte pipelineهای ELT مدرن را از طریق بهینه‌سازی‌های Delta Lake، تکامل schema خودکار و اکوسیستم connector گسترده امکان‌پذیر می‌سازد—پیچیدگی و هزینه راه‌حل‌های proprietary یا سفارشی را حذف می‌کند. امروز sign in کنید و ویژگی‌های آن را کاوش کنید.
سؤالات متداول (FAQ)
Azure Databricks چیست؟
Azure Databricks یک سرویس Azure first-party ساخته‌شده روی Apache Spark برای مهندسی داده large-scale، تحلیل و هوش مصنوعی است. آن notebooks مشارکتی، SQL و دسترسی governed را از طریق Unity Catalog ارائه می‌دهد.
Azure Databricks چگونه با Azure Data Factory متفاوت است؟
Databricks برای پردازش، تحلیل و ML با Spark، Delta Lake و SQL است. Data Factory برای orchestration و حرکت داده با pipelineهای بصری و بیش از ۹۰ connector است. بسیاری از تیم‌ها از ADF برای زمان‌بندی ELT به Databricks استفاده می‌کنند، سپس داده را از Databricks transform و serve می‌کنند.
معماری چگونه است؟
دو plane: Control Plane workspaces، notebooks، jobs و حاکمیت را مدیریت می‌کند. Compute Plane clusters یا انبارهای serverless را در اشتراک شما یا محیط مدیریت‌شده Databricks اجرا می‌کند. Unity Catalog هر دو را برای حاکمیت مرکزی span می‌کند.
ویژگی‌های اصلی که باید بدانم چیست؟
- Delta Lake با تراکنش‌های ACID و time travel
- Unity Catalog برای امنیت مرکزی، lineage و auditing
- Photon engine برای acceleration SQL و DataFrame vectorized
- انبارهای SQL serverless و GPU serverless برای AI
- Lakehouse Federation و جداول Iceberg مدیریت‌شده
- Lakeflow declarative pipelines برای ELT
