Wprowadzenie: Prawdziwe pytanie kryjące się za recenzją Databricks
Każda zmiana w danych przedsiębiorstwa wpływa nie tylko na sposób, w jaki firmy analizują informacje, ale także na sposób, w jaki konkurują. Odpowiednie podejście do recenzji Databricks to nie porównywanie funkcji z konkurencją, ale strategiczne wykorzystanie: czy architektura Lakehouse zapewnia trwałą przewagę nad hurtowniami danych, otwartymi formatami i siłą przyciągania platform chmurowych? Ta recenzja traktuje Databricks nie jako demo produktu, ale jako model biznesowy i grę ekosystemową. Kluczowe pytanie jest proste: czy w świecie eksplodujących danych niestrukturalnych i obciążeń AI, Lakehouse Databricks tworzy punkt agregacji, który z czasem się potęguje?
Krótka odpowiedź brzmi: tak – z zastrzeżeniami. Mocne strony Databricks w zakresie otwartych formatów, ujednoliconego zarządzania i narzędzi natywnych dla AI są zgodne z kierunkiem rozwoju stosu. Jednak utrzymanie przewagi wymaga jednoczesnego wygrania trzech bitew: z blokadą chmurową, z obecnymi hurtowniami danych, które uzupełniają braki w AI, oraz z podatkiem od złożoności platform typu „zrób wszystko”.
Ta recenzja Databricks oceni firmę przez pryzmat pięciu aspektów:
- Architektura technologiczna: Podstawy Lakehouse i kompromisy
- Zakres produktu: ETL, zarządzanie, hurtownie danych i AI
- Ekosystem i standardy: Delta, Unity oraz kwestia otwartości vs. własność
- Ekonomia i wejście na rynek: logika cenowa, zachowania konsumpcyjne i dopasowanie do przedsiębiorstwa
- Pozycjonowanie strategiczne: gdzie Databricks agreguje wartość – i gdzie ryzykuje rozproszenie
Podsumowanie zawiera prognozę prawdopodobnego stanu równowagi w branży: otwartej, skoncentrowanej na AI płaszczyzny kontroli nad wielochmurową przestrzenią dyskową, ze specjalizacją na obrzeżach. To, czy Databricks będzie tą płaszczyzną kontroli, zależy od tego, jak dobrze poradzi sobie ze złożonością, jednocześnie pogłębiając sympatię deweloperów i zaufanie przedsiębiorstw.
Tło: Od Spark do Lakehouse
Databricks rozpoczął jako komercjalizacja Apache Spark, będącego odpowiedzią na ograniczenia przetwarzania wsadowego ery MapReduce. Spark odblokował iteracyjne obliczenia w pamięci, co miało znaczenie, ponieważ uczenie maszynowe i strumieniowe obciążenia nie pasowały do sztywnych wzorców starszego ETL i BI.
Następnym krokiem był Lakehouse: przechowywanie danych raz w taniej, elastycznej przestrzeni dyskowej obiektów (S3, ADLS, GCS), przy jednoczesnym nakładaniu warstw niezawodności (Delta Lake), zarządzania (Unity Catalog) i ulepszeń wydajności (buforowanie, indeksowanie, wektoryzacja) w celu zapewnienia analityki podobnej do hurtowni danych. Oferta: wyeliminowanie silosów danych, umożliwienie AI na surowych i przetworzonych danych oraz uniknięcie blokady dostawcy poprzez otwarte formaty. Krótko mówiąc, uczynienie jeziora danych użytecznym do analiz, a hurtowni danych elastyczną dla AI.
Historycznie, hurtownie danych wygrywały prostotą i wydajnością w analizie SQL; jeziora danych wygrywały elastycznością i kosztami dla danych niestrukturalnych/ML. Lakehouse twierdzi, że ma obie te cechy. To, czy to twierdzenie się utrzyma, zadecyduje o długoterminowej pozycji Databricks.
Metodologia: Recenzja Databricks skoncentrowana na strategii
Ta recenzja wykorzystuje cztery ramy oceny:
- Dopasowanie do stosu: Czy Databricks pasuje do kierunku grawitacji danych (przechowywanie, obliczenia, zarządzanie, AI)?
- Teoria agregacji: Czy Databricks agreguje popyt poprzez doskonałe doświadczenie użytkownika i ekosystem, zyskując władzę nad dostawcami (chmury) i uzupełnieniami (BI, pozyskiwanie)?
- Mapa kosztów zmiany: Jak kosztowna jest migracja w obu kierunkach (do i z Databricks) w zakresie danych, kodu i operacji?
- Ekonomia jednostkowa w praktyce: Czy struktury cenowe są zgodne z realizacją wartości w zakresie ETL, analizy SQL i wnioskowania/szkolenia AI?
Dowody obejmują szeroko obserwowane możliwości produktu (np. Delta Lake, Unity Catalog, Photon), wzorce adopcji rynku i realia implementacji w przedsiębiorstwach. Nacisk kładziony jest na to, jak te elementy współdziałają, aby tworzyć lub niszczyć przewagę strategiczną.
Architektura Lakehouse: Mocne strony i kompromisy
Lakehouse to podstawowa innowacja Databricks. Koncepcyjnie opiera się na czterech filarach:
- Otwarta przestrzeń dyskowa: Dane znajdują się w chmurze obiektowej, oddzielając obliczenia od przechowywania i zmniejszając blokadę.
- Format transakcyjny: Delta Lake dodaje semantykę ACID, egzekwowanie schematu i podróże w czasie do plików.
- Elastyczne obliczenia: Wiele silników (Spark, Photon) skaluje się w górę i w dół w zależności od obciążenia.
- Ujednolicone zarządzanie: Unity Catalog centralizuje uprawnienia, metadane i pochodzenie danych.
Mocne strony:
- Opcjonalność formatu: Korzystanie z otwartych formatów plików (Parquet, Delta) oznacza mobilność danych i kompatybilność z wieloma silnikami.
- Bliskość AI: Niestrukturalne i półstrukturalne dane znajdują się obok tabel strukturalnych, minimalizując ruch dla przypadków użycia ML i LLM.
- Trajektoria wydajności: Photon i przyspieszenie zapytań zmniejszają lukę w stosunku do wyspecjalizowanych hurtowni danych dla wielu obciążeń analitycznych.
Kompromisy:
- Złożoność operacyjna: Lakehouse może być trudniejszy w obsłudze niż hurtownia danych o jednym przeznaczeniu, szczególnie bez silnego ukierunkowania platformy.
- Pokrycie powierzchni SQL: Chociaż stale się poprawia, równość SQL z dojrzałymi hurtowniami danych pozostaje ruchomym celem.
- Zakres zarządzania: Unity Catalog ma szeroki zakres – tabele, modele, funkcje, a teraz artefakty AI – co podnosi poprzeczkę dla niezawodności i zarządzania zasadami.
Architektonicznym założeniem jest to, że elastyczność i otwartość zwiększają wartość, gdy AI staje się centralnym elementem analityki. Wydaje się to słuszne; pytanie brzmi, jak dużą złożoność przeciętne przedsiębiorstwo może tolerować, aby uchwycić ten potencjał.
Zakres produktu: Gdzie Databricks faktycznie konkuruje
Produkt Databricks to nie jedna rzecz; to platforma obejmująca inżynierię danych, hurtownie danych i AI. Ocena poszczególnych części wyjaśnia całość.
- Inżynieria danych (ETL/ELT): Silne potoki natywne dla Spark, Auto Loader do przyrostowego pozyskiwania, Delta Live Tables do deklaratywnych potoków i natywne konektory. Zaletą jest skala i elastyczność; kosztem są wymagania dotyczące umiejętności programistycznych.
- Analityka SQL/Hurtownie danych: Databricks SQL plus Photon zapewnia konkurencyjną wydajność dla wielu obciążeń BI, a opcje bezserwerowe zmniejszają obciążenie operacyjne. Luka w stosunku do hurtowni danych najwyższej klasy pojawia się w niszowych funkcjach SQL, integracjach ekosystemu i krzywej uczenia się dla zespołów historycznie skoncentrowanych na hurtowniach danych.
- Zarządzanie i katalog: Unity Catalog jest strategicznie ważny: łączy zasoby danych, pochodzenie danych, uprawnienia, a teraz artefakty modeli pod jedną płaszczyzną kontroli. W ten sposób Databricks sprawia, że Lakehouse jest bezpieczny dla przedsiębiorstw – i „lepki”.
- Platforma ML/AI: Integracja MLflow, wzorce magazynu funkcji, notesy, obsługa modeli, wyszukiwanie wektorowe i coraz częściej narzędzia LLM. Bliskość danych i obliczeń jest wyróżnikiem: szkolenie i wnioskowanie zyskują, gdy platforma, która zarządza danymi, zarządza również modelami i osadzeniami.
- Współpraca i DevEx: Notesy, repozytoria, orkiestracja zadań i integracje IDE. Mocne strony w zakresie inżynierów danych i data scientistów; potrzebne dalsze prace, aby zachwycić tradycyjnych analityków i osoby skoncentrowane na arkuszach kalkulacyjnych.
Innymi słowy, Databricks to platforma horyzontalna z głębokimi korzeniami w inżynierii i ML. Jej obecnym celem jest demokratyzacja tych możliwości dla zespołów BI i aplikacyjnych bez porzucania otwartych fundamentów.
Ekosystem i standardy: Delta i twierdzenie o otwartości
Twierdzenie o otwartości jest centralne dla tej recenzji Databricks. Delta Lake jako otwarty standard ma znaczenie, ponieważ umożliwia dostęp z wielu silników (Spark, Presto, Trino, DuckDB i coraz częściej czytniki specyficzne dla dostawców). Celem Unity Catalog jest zapewnienie spójnego zarządzania w tej heterogeniczności.
Ta strategia ma dwie implikacje:
- Zaufanie kupującego: Przedsiębiorstwa wolą unikać więzienia danych jednego dostawcy. Otwarta warstwa przechowywania obniża postrzeganą blokadę, ułatwiając adopcję.
- Paradoks konkurencyjny: Jeśli otwarte oznacza, że inni mogą czytać i zapisywać twoje dane, to zróżnicowanie musi wynikać z wydajności, zarządzania i narzędzi – a nie z niewoli danych.
Databricks celowo wybiera konkurowanie jakością platformy, a nie kontrolą formatu danych. Jest to zgodne z Teorią Agregacji: firma chce agregować popyt, oferując najlepsze doświadczenie i wartość na bazie otwartej infrastruktury. Ryzyko polega na tym, że hiperskalery i rywale w zakresie hurtowni danych mogą podłączyć się do tych samych danych i oferować „wystarczająco dobre” alternatywy, wykorzystując własne efekty sieciowe.
Ekonomia: Ceny, konsumpcja i równanie wartości
Databricks używa modelu konsumpcyjnego (DBU, opcje bezserwerowe), który odpowiada elastycznym obliczeniom. Zasadniczo jest to zgodne z realizacją wartości przez klienta w zakresie serii ETL, cykli szkoleniowych i zmiennych obciążeń zapytań. Przypadki brzegowe pojawiają się, gdy zespoły próbują używać Databricks jak statycznej, zawsze włączonej hurtowni danych; w tym momencie pojawiają się obawy dotyczące przewidywalności kosztów.
Kluczowe punkty ekonomiczne:
- Przechowywanie jest tanie, zarządzanie jest bezcenne: Umieszczenie danych w przestrzeni dyskowej obiektów utrzymuje niskie koszty surowcowe; zarządzanie i optymalizacja wydajności to miejsca, w których płacą klienci.
- Korzyści z konwergencji: Korzystanie z jednej platformy do inżynierii, BI i AI zmniejsza ruch między platformami, co obniża zarówno koszty wyjścia, jak i obciążenie operacyjne.
- Dopasowanie organizacyjne: Ekonomia Databricks jest najsilniejsza, gdy zespoły kierowane przez inżynierów efektywnie organizują obciążenia. Organizacje oczekujące czysto samoobsługowego BI z minimalną inżynierią danych mogą zapłacić premię za złożoność.
Praktyczny wniosek: Databricks zapewnia najlepszą ekonomię, gdy klienci przyjmują Lakehouse całościowo, a nie jako dodatek do istniejącej architektury skoncentrowanej na hurtowni danych.
Krajobraz konkurencyjny: Hurtownie danych, chmury i rozwiązania punktowe
- Chmurowe hurtownie danych: Liderzy przodują w analizie SQL, szerokości ekosystemu i łatwości użytkowania dla analityków. Szybko dodają funkcje ML/AI, choć często jako dodatki do projektu opartego na hurtowni danych. Przewagą Databricks jest otwarty format i architektura natywna dla AI; przeciwwagą jest prostota hurtowni danych i efekt sieciowy narzędzi BI.
- Dostawcy chmur hiperskalowych: Oferują natywne stosy analityczne, zastrzeżone bezserwerowe usługi danych i zintegrowaną tożsamość/zarządzanie. Ich zaletą jest skonsolidowane zaopatrzenie, bliskość prymitywów obliczeniowych i integracje własne. Ich słabością jest przenośność między chmurami i czasami wolniejsza innowacja w otwartych ekosystemach.
- Open-Source i narzędzia punktowe: Trino, DuckDB i wyspecjalizowane bazy danych wektorowych dostarczają ostre narzędzia do określonych zadań. Korzystają z niskich kosztów i entuzjazmu programistów, ale często brakuje im zarządzania przedsiębiorstwem i spójności platformy.
Strategią Databricks jest siedzenie nad przestrzenią dyskową w chmurze jako przenośna płaszczyzna kontroli i pod warstwami aplikacji/BI jako podłoże wykonawcze i zarządzające. Polem bitwy jest miejsce, w którym żyją codzienni użytkownicy: jeśli analitycy i programiści aplikacji wolą alternatywy, płaszczyzna kontroli traci na znaczeniu bez względu na to, jak otwarte są dane.
Ramy: Klin sterowania
Przydatnym modelem jest Klin sterowania:
- Płaszczyzna danych: Przechowywanie obiektów, pliki, modele – surowe podłoże
- Płaszczyzna kontroli: Katalog, uprawnienia, pochodzenie danych, niezawodność, kontrola kosztów
- Płaszczyzna doświadczeń: Notesy, edytory SQL, pulpity nawigacyjne, integracje aplikacji
Databricks mocno inwestuje w płaszczyznę kontroli (Unity Catalog), aby uczynić płaszczyznę doświadczeń bardziej spójną, zachowując jednocześnie wybór w płaszczyźnie danych (Delta w przestrzeni dyskowej obiektów). Gdy płaszczyzna kontroli jest silna, koszty zmiany rosną na korzyść Databricks, ponieważ zarządzanie, pochodzenie danych i zasoby modeli są głęboko osadzone w przepływach pracy przedsiębiorstwa.
Ryzyko strategiczne to przesada: jeśli płaszczyzna kontroli stanie się zbyt opiniotwórcza lub krucha, zespoły będą ją omijać. I odwrotnie, jeśli jest zbyt cienka, kupujący nie widzą wystarczającej wartości, aby ją standaryzować. Optymalną strategią jest gruba, ale otwarta płaszczyzna kontroli: silne ustawienia domyślne, bogate interfejsy API i szeroka interoperacyjność.
Obciążenia AI: Gdzie Databricks może przewodzić
AI zmienia rachunek. Tradycyjne BI optymalizuje pod kątem przewidywalnych zapytań dotyczących wysoce modelowanych danych. Obciążenia LLM i osadzania preferują bliskość surowych i półstrukturalnych danych, szybką iterację i możliwości wyszukiwania wektorowego. Lakehouse Databricks dobrze się do tego nadaje:
- Ujednolicone zarządzanie danymi i artefaktami modeli zmniejsza ryzyko związane z zgodnością.
- Szkolenie i wnioskowanie można uruchamiać blisko danych, zmniejszając ruch i opóźnienia.
- Magazyny funkcji i tabele Delta umożliwiają odtwarzalność w przepływach pracy ML.
Ograniczeniem jest użyteczność: Praktycy AI potrafią radzić sobie ze złożonością; zespoły biznesowe potrzebują zabezpieczeń i UX. Sukces Databricks w AI będzie zależał od jego zdolności do abstrakcji złożoności bez poświęcania otwartości. Nagroda jest znacząca: zostanie domyślną platformą dla korporacyjnych potoków AI, a nie tylko analiz.
Realizacja w praktyce: Jak wygląda doskonałość
Wysokowydajne wdrożenia Databricks mają zwykle następujące cechy:
- Wyraźne granice Lakehouse: Zdefiniowany wzorzec brąz-srebro-złoto dla uszlachetniania danych
- Ujednolicone zarządzanie w Unity Catalog z automatyzacją uprawnień i pochodzenia danych
- Bezserwerowe lub odpowiednio dobrane klastry z automatycznym skalowaniem i zabezpieczeniami kosztów
- Model podziału ról: inżynierowie są właścicielami potoków i wydajności; analitycy konsumują dane za pośrednictwem punktów końcowych SQL; data scientists budują i udostępniają modele w ramach platformy
- Ścisła integracja z istniejącymi narzędziami BI w razie potrzeby, z stopniowym przejściem na natywne punkty końcowe platformy w miarę dojrzewania wydajności i funkcji
Gdy brakuje tych praktyk, platforma wydaje się ciężka. Gdy są obecne, Lakehouse spełnia swoją obietnicę: jedna platforma dla danych i AI, ze spójną historią zarządzania.
Ocena strategiczna: Gdzie Databricks ma dźwignię
Zastosowanie teorii agregacji: platformy wygrywają, agregując popyt poprzez doskonałe doświadczenia, a następnie wywierając władzę nad dostawcami i uzupełnieniami. Dla Databricks dostawcami są chmury i obliczenia; uzupełnieniami są narzędzia BI, dostawcy pozyskiwania danych i ramy AI.
- Nad chmurami: Otwarte formaty i wdrożenia wielochmurowe dają Databricks wiarygodną dźwignię negocjacyjną; przedsiębiorstwa preferują przenośność, a Databricks aktywnie ją pielęgnuje.
- Nad uzupełnieniami: Unity Catalog i integracja MLflow pogłębiają przywiązanie; jeśli pochodzenie danych, uprawnienia i modele znajdują się w Databricks, narzędzia uzupełniające integrują się, zamiast zastępować.
- Nad użytkownikami: Ścieżka adopcji platformy zaczyna się od inżynierów danych i rozszerza się na analityków i zespoły aplikacyjne. Utrzymany wzrost zależy od zachwycenia tych późniejszych osób bez zrażania rdzenia.
Strategiczną słabością jest płaszczyzna doświadczeń: jeśli hurtownie danych lub natywne dla chmury pakiety zapewniają „wystarczająco dobrą” AI i lepszy UX dla analityków, Databricks może zostać zmarginalizowany jako silnik zaplecza. I odwrotnie, jeśli Databricks opanuje płaszczyznę kontroli i zaoferuje doskonałą użyteczność SQL i AI, stanie się domyślnym rozwiązaniem.
Werdykt recenzji Databricks
- Najlepsze dla: Organizacji kierowanych przez inżynierów, które cenią otwartość, potrzebują AI/ML obok BI i chcą ujednoliconego zarządzania danymi i modelami.
- Uważaj na: Złożoność operacyjna w przypadku użycia tylko hurtowni danych; zapewnij silną kontrolę nad platformą, kontrolę kosztów i automatyzację zarządzania.
- Pozycja konkurencyjna: Silna i umacniająca się w obciążeniach natywnych dla AI; wiarygodna w analityce SQL; korzystna dzięki otwartym formatom i postawie wielochmurowej.
Teza Lakehouse utrzymuje się: gdy AI staje się centralnym elementem, elastyczność i zarządzanie na warstwie danych mają większe znaczenie niż hurtownia danych o jednym przeznaczeniu. Databricks jest dziś wiodącą realizacją tej tezy.
Praktyczny przewodnik po zakupach: Pytania, które należy zadać w recenzji Databricks
- Różnorodność danych: Czy mamy znaczące dane niestrukturalne i półstrukturalne obok danych relacyjnych?
- Ambicje AI: Czy budujemy aplikacje oparte na ML/LLM, które korzystają z bliskości danych/modeli?
- Wymagania dotyczące zarządzania: Czy potrzebujemy szczegółowej, podlegającej audytowi kontroli danych i artefaktów modeli?
- Skład zespołu: Czy mamy lub planujemy zbudować sprawną funkcję inżynierii danych?
- Współdziałanie narzędzi: Czy nasze zespoły BI i aplikacyjne będą płynnie integrować się za pośrednictwem punktów końcowych SQL i interfejsów API?
- Dyscyplina kosztowa: Czy mamy procesy do zarządzania automatycznym skalowaniem, wykorzystaniem zasobów spot i planowaniem obciążenia?
Jeśli odpowiedzi są przeważnie twierdzące, Databricks jest prawdopodobnie odpowiedni – i to strategiczny.
Uwagi dotyczące szerszego łańcucha narzędzi (w tym Sider.AI)
Z perspektywy strategicznej, analityka coraz częściej zaczyna się od pytań, a nie od schematów. Narzędzia, które pomagają zespołom strukturyzować te pytania i szybko iterować analizy, mogą zwielokrotnić wartość Lakehouse. Rozważmy Sider.AI: usprawniając analizę wspomaganą przez AI i dokumentację wokół złożonych przepływów danych, uzupełnia on otwartą platformę Databricks o szybsze formułowanie hipotez i jaśniejsze artefakty decyzyjne. Punktem integracji nie jest zastąpienie Lakehouse, ale przyspieszenie pętli między zapytaniem biznesowym a wykonaniem technicznym. Przyszłe perspektywy: Prawdopodobny stan równowagi
Najbardziej prawdopodobny stan końcowy to otwarta płaszczyzna kontroli nad chmurową pamięcią obiektową, z modularnymi silnikami obliczeniowymi dla SQL, ML i wyszukiwania wektorowego. Zarządzanie będzie scentralizowane; doświadczenia będą różnorodne. Databricks jest w stanie stać się tą płaszczyzną kontroli, jeśli utrzyma trzy priorytety:
- Utrzymaj Unity Catalog otwartym i trwałym, z najwyższej klasy API i zarządzaniem między silnikami
- Dorównaj lub przekracz "wystarczająco dobre" UX SQL, zachowując jednocześnie pozycję lidera w dziedzinie AI
- Zredukuj postrzeganą złożoność poprzez opiniotwórcze ustawienia domyślne bez poświęcania otwartości
Jeśli Databricks zrealizuje te założenia, nie tylko wygra transakcje; ukształtuje korporacyjny stos danych wokół Lakehouse jako domyślnego podłoża dla AI.
Wnioski: Strategia ponad funkcje
Recenzja Databricks, która sumuje zaznaczone pola wyboru, nie oddaje istoty sprawy. Lakehouse to zakład o to, gdzie wartość danych będzie narastać, gdy AI stanie się normą. Otwarta pamięć masowa obniża blokadę; silna płaszczyzna kontroli zwiększa przywiązanie; natywny dla AI projekt utrzymuje platformę blisko istotnych obciążeń. Ryzykiem jest złożoność; szansą jest stanie się punktem agregacji dla danych korporacyjnych i AI.
Lekcja dla kupujących polega na dopasowaniu architektury do ambicji. Jeśli Twoja przyszłość to aplikacje wykorzystujące AI i analityka między modalna, Databricks oferuje spójną, strategicznie rozsądną ścieżkę. Jeśli Twoje potrzeby są wąskie, hurtownia danych może być nadal prostsza. Ale kierunek podróży w branży jest jasny – i wygląda bardzo podobnie do Lakehouse.
FAQ
P1: Czy Databricks to hurtownia danych czy narzędzie data lake?
Databricks to platforma Lakehouse, która łączy elastyczność data lake z niezawodnością hurtowni danych. Wykorzystuje otwartą pamięć masową z Delta Lake i dodaje warstwy zarządzania i wydajności, aby wspierać zarówno obciążenia BI, jak i AI.
P2: Kiedy Databricks jest lepszy niż tradycyjna hurtownia danych?
Databricks sprawdza się, gdy masz różnorodne typy danych i ambicje AI/ML wymagające bliskości do surowych i przetworzonych danych. W przypadku czysto scentralizowanego SQL BI z minimalną inżynierią, tradycyjna hurtownia danych może być prostsza.
P3: Jak Unity Catalog wpływa na blokadę i zarządzanie?
Unity Catalog centralizuje uprawnienia, pochodzenie danych i metadane w artefaktach danych i modeli, zwiększając zaufanie przedsiębiorstwa i koszty zmiany dostawcy. Ponieważ dane znajdują się w otwartych formatach w pamięci obiektowej, blokada jest łagodzona na warstwie przechowywania.
P4: Jakie są aspekty kosztowe w przypadku wdrożenia Databricks?
Databricks stosuje ceny oparte na zużyciu, dopasowane do elastycznej mocy obliczeniowej, co nagradza odpowiednio dobrane klastry, autoskalowanie i planowanie obciążeń. Koszty mogą wzrosnąć, jeśli jest używany jak stała hurtownia danych bez zarządzania i optymalizacji.
P5: Jak Databricks obsługuje przypadki użycia AI i LLM?
Platforma współlokalizuje dane, funkcje i modele ze zunifikowanym zarządzaniem, umożliwiając trenowanie, wyszukiwanie wektorowe i wnioskowanie bez dużego przemieszczania danych. Ta natywna dla AI postawa jest podstawową zaletą podejścia Lakehouse.
