Databricksi platvormi tutvustus — kõik teie andmed, analüütika ja AI ühel platvormil
Kasutab selle esitluse kaanepilti stiilieeskujuna slaididele, mis luuakse sinu enda sisust. Või vali allpool mõni leht ja kasuta selle paigutust eeskujuna.
Kiirnavigatsioon
Sildid
Jaga slaide
Databricksi platvormi tutvustus — kõik teie andmed, analüütika ja AI ühel platvormil
Iga slaidilehe üksikasjalik vaade, sealhulgas paigutus, põhisisu ja visuaalsed elemendid.
Tiitelslaid — Kõik teie andmed, analüütika ja AI ühel platvormil. Autor: Alex Ivanichev, märts 2022
Vasakule joondatud pealkiri koos autori ja kuupäevaga, paremal geomeetriline fotokollaaž
DataBricks on ühtne ja avatud andmete ning analüütika platvorm. Põhineb avatud lähtekoodil: Apache Spark, Delta Lake, MLflow ja Koalas
Keskele joondatud tekst korallikarva taustal, all neli avatud lähtekoodiga tarkvara logo
Visuaalne navigatsiooni kohatäide, mis näitab esitluse peamisi jaotisi
Lihtne päevakava paigutus
Jaotise eraldaja, mis tutvustab praeguseid andmehaldusprobleeme
Keskele joondatud valge tekst rohelisel taustal
Kolm eraldatud tehnoloogiapakki — andmeladu, andmeinsenerlus ja andmeteadus/ML — koos lahutatud süsteemide ja omanduslike formaatidega. Näitab ETL-voogusid andmelao, andmejärve, voogedastuse ja ML-konveierite vahel.
Kolmeveeruline päis, mille all on arhitektuuri vooskeem.
Kolmnurkne diagramm, mis näitab kaasaegse andmemeeskonna kolme peamist rolli: andmeanalüütikud, andmeinsenerid ja andmeteadlased.
Keskel asuv kolmnurk, mille igas tipus on rolli ikoon.
Andmelao (struktureeritud, andmebaasi ikoon) ja andmejärve (struktureerimata, lainete ikoon) visuaalne võrdlus.
Kaks suurt ikooni kõrvuti koos siltidega.
Keerukuse kolm dimensiooni: kaks eraldi andmekoopiat (suletud vs. avatud), ühildumatud liidesed (SQL vs. Python), ühildumatud turbe- ja haldusmudelid (tabelid vs. failid).
Kolm võrdlusrida andmelao ja andmejärve veergudega.
Ühtne platvorm kõigi andmete, analüütika ja AI töökoormuste koondamiseks. Ühendab andmelao ja andmejärve ühtseks kihiks, mis toetab vooganalüütikat, BI-d, andmeteadust ja masinõpet.
Keskel asuv arhitektuuriskeem, kus andmevoog nii laost kui järvest suundub ühtsesse kihti.
Kaasaegse andmetehnoloogia pinu (Fivetran → Airflow → dbt → Snowflake → Looker/Tableau) ja Databricksi ökosüsteemi (Fivetran + 100 tööriista → Object Storage → Auto Ingest → Delta + Spark → Delta Live Tables → Databricks SQL) kõrvuti võrdlus.
Kaheveeruline vertikaalne voovõrdlus.
Lakehouse'i arhitektuurikihtide kogum: Cloud Data Lake allosas (Azure, AWS, GCP), avatud formaadis salvestusruum, andmetöötlus, turve/haldus ning rollipõhised kogemused ülaosas. Eelised: järve-keskne, AI/ML-natiivne, kõrge töökindlus, pilveülene.
Kihiline arhitektuuriskeem vasakul, loetelupunktid paremal.
Sektsiooni eraldaja peatükile "Data Lakehouse'i vundament".
Valge tekst tumesinisel (teal) taustal koos geomeetriliste aktsentkujunditega.
Delta Lake ühendab andmejärve ja andmelao — avatud lähenemine andmehaldusele ja valitsemisele. Peamised eelised: parem töökindlus tänu transaktsioonidele, 48x kiirem töötlus tänu indekseerimisele, peenhäälestatud juurdepääsukontroll.
Kolmeveeruline paigutus: andmejärve ikoon | Delta Lake'i logo + eelised | andmelao ikoon.
Avatud lähtekoodiga projekt Lakehouse-arhitektuuri jaoks andmejärvedes. ACID-transaktsioonidega salvestuskiht Sparki jaoks. Peamised funktsioonid: ACID-transaktsioonid, skaleeritavad metaandmed, Time Travel, avatud formaat, Change Data Feed, ühtne pakett-/voogtöötlus, skeemi rakendamine/arendamine, auditeerimise ajalugu.
Pealkiri koos loetelupunktidega kahes veerus.
Kolm lahendatud väljakutset: Töökindlus ja kvaliteet → ACID-transaktsioonid, Jõudlus ja latentsus → Täiustatud indekseerimine ja vahemällu salvestamine, Haldus → Haldus andmekataloogide abil.
Kolm rida nooltega väljakutsest lahenduseni.
Transaktsioonilogi struktuur: faili lisamine, faili eemaldamine, metaandmete uuendamine, transaktsiooni määramine, protokolli muutmine, kinnituse info. Näitab _delta_log kataloogi koos JSON-kinnituste ning parquet-failide lisamis- ja eemaldamistoimingutega.
Loend ülaosas, kaks koodi-/skeemipaneeli allpool.
Delta Lake genereerib kontrollpunkti faile iga 10 kinnituse järel Parquet-vormingus. Näitab kontrollpunkti faili struktuuri, listFrom versioonimehhanismi ja samaaegset lugemis-/kirjutamishaldust koos optimistliku konkurentsiga.
Kaks skeemipaneeli, mis näitavad failistruktuuri ja lugemis-/kirjutamisvoogu.
Pronks-Hõbe-Kuld medaljon-arhitektuur: Pronks (toorandmete sisestamine/ajalugu) → Hõbe (filtreeritud, puhastatud, täiendatud) → Kuld (äritaseme koondandmed). Allikad: Kafka, Kinesis, CSV/JSON, Spark. Tarbijad: vooganalüütika, BI, andmeteadus/ML.
Vasakult paremale suunduv andmevoog kolme andmebaasikihiga.
Keeruline reaalmaailma andmekonveieri skeem, mis näitab segaseid sõltuvusi mitme allika, töötlusetapi ja tarbija vahel. Kvaliteedi ja töökindluse säilitamine suures mahus on keeruline ja habras.
Segane konveieriskeem paljude ristuvate katkendjoontega.
Andmetöötlus Databricks Lakehouse platvormil: andmete sisestamine → andmete transformeerimine → andmekvaliteedi haldus → automaatne juurutamine ja käitamine → jälgitavus, päritolu ja konveieri nähtavus. Planeerimine ja orkestreerimine. Delta Lake'i avatud formaadis salvestusruum vundamendina.
Kihiline platvormiskeem andmeallikatega vasakul ja tarbijatega paremal.
Tööruumi funktsioonide peatüki jaotise eraldaja
Keskele joondatud tekst korallpunasel taustal
Klastrid pakuvad arvutusressursse andmeanalüüsi, andmeteaduse või andmehalduse töökoormuste jaoks. Kuvatakse klastri seadistamise kasutajaliides koos Databricks Runtime 7.5 ML, Spark 3.0.1 ja Community Optimized draiveritüübiga
Kirjeldav tekst ülal, täislaiuses kasutajaliidese ekraanitõmmis all
Veebiliides koodi kirjutamiseks ja täitmiseks koos käivitatavate lahtritega failide, tabelite, visualiseeringute ja narratiivse teksti jaoks. Kuvatakse märkmik koos valimivõtmise strateegiate sisu ja muudatuste ajalooga
Kirjeldav tekst ülal, märkmiku ekraanitõmmis all
Auto Loader töötleb uusi andmefaile pilvesalvestusest (GCS, DBFS) inkrementaalselt. Enne ja pärast võrdlus: elimineerib keerulise Notification Service + Message Queue + Airflow seadistuse. Sisaldab Scala koodinäidet
Kirjeldus, enne/pärast diagrammid ja koodilõik
Tööd käivitavad märkmikke graafiku alusel ETL-i, mudelite loomise jms jaoks. Kuvatakse DAG-töövoog: Clicks_Ingest → Sessionize + Orders_Ingest → Match → Build_Features → Persist_Features + Train
Kirjeldav tekst ülal, DAG-töövoo diagramm all
Raamistik andmekonveierite deklaratiivseks määratlemiseks, juurutamiseks, testimiseks ja uuendamiseks. Kuvatakse DLT konveieri kasutajaliides koos tabelite sõltuvuste graafiku ja sündmuste logiga
Kirjeldav tekst ülal, täislaiuses DLT konveieri ekraanitõmmis
Hoidla tasemel integratsioon teenustega GitHub, GitLab, Bitbucket ja Azure DevOps. Arendajad saavad kloonida, hallata harusid ning lükata/tõmmata muudatusi otse tööruumist
Kirjeldav tekst ülal, Repos kasutajaliidese ekraanitõmmis koos failibrauseriga
MLflow Model Registry masinõppemudelite kogu elutsükli haldamiseks. Kuvatakse mudelite versioonihaldus, etappide üleminekud (Arhiveeritud, Produktsioon, Staging) ja ootel päringud
Kirjeldav tekst ülal, Model Registry ekraanitõmmis koos versioonitabeliga
Andmehalduse (governance) peatüki jaotise eraldaja
Keskele joondatud tekst korallpunasel taustal
Keerukust näitav diagramm: 4 andmetüüpi (struktureeritud, poolstruktureeritud, struktureerimata, voogedastus) × 3 pilveplatvormi × eraldiseisvad turvapoliitikad × mitu väljundkoopiat
Vooskeem andmetüüpidest läbi pilvede ja turvakihtide väljunditeni
Ettevõtted peavad jagama ja haldama erinevaid andmetooteid: faile, töölaudu, mudeleid ja tabeleid
Neli ikooni reas koos siltidega
Andmete ja AI-varade tsentraalne kataloogimine, otsing ja avastamine. Ühtne pilveülene haldusmudel. Integratsioon olemasolevate ettevõtte andmekataloogidega. Turvaline reaalajas andmete jagamine Delta Sharingu abil
Unity Catalog ekraanitõmmis vasakul, neli loetelupunkti paremal
Avatud protokoll turvaliseks andmete jagamiseks: andmepakkuja → Delta Lake'i tabel → Delta Sharing server → Delta Sharing protokoll → andmesaaja (Power BI, Tableau, Spark, pandas, Java)
Vasakult paremale suunatud vooskeem pakkujast saajani
Masinõppe (ML) tööruumi peatüki jaotise eraldaja
Keskele joondatud tekst rohelisel taustal
Kõrvuti võrdlus: andmeladu (BI rakendused → SQL mootor → suletud salvestusruum) vs andmejärvemaja (ML rakendused + BI rakendused → Python/R + SQL mootor → pilvesalvestus koos OSS vormingutega: PNG, UTF-8, Parquet)
Kaks arhitektuuridiagrammi kõrvuti
Andmepõhine koostöölahendus kogu ML elutsükli jaoks: koostööpõhised mitmekeelsed märkmikud → mudelite treenimine/häälestamine, mudelite jälgimine/registreerimine, mudelite serveerimine/seire, automatiseerimine/haldus → avatud mitmepilve andmejärvemaja ja funktsioonide salv (Feature Store)
Kolmetasandiline virnastatud platvormi diagramm
Neli nõuet: juurdepääs struktureerimata andmetele (pildid, tekst, skaleeritavus petabaitideni), avatud lähtekoodiga teegid (TensorFlow, scikit-learn, R), spetsialiseeritud riistvara (GPU-d, pilve elastsus), mudeli elutsükli haldus (artefaktid, põlvnemine, tootmiskeskkonda viimine)
Nelja kvadrandiga paigutus koos loetelupunktidega
Ärianalüüs (SQL, BI tööriistad, suurandmed, andmeladu), andmeteadus (R, SAS, Python, statistiline analüüs, väikesed andmestikud), masinõpe (Python, süvaõpe, GPU-d, suured andmestikud, struktureerimata andmed). ML jaotis on esile tõstetud sinakasrohelise piirjoonega
Kolmeveeruline võrdlus koos rolliikoonidega
ML töötab struktureerimata andmetega, vajab massiivseid andmehulki, kasutab avatud lähtekoodiga DataFrames (mitte SQL-i), väljastab mudeleid (mitte aruandeid) ning vajab kohati spetsiaalset riistvara (GPU-d)
Vasakul loetelu, paremal suur hammasratta ja inimese ikoon
Avatud tööriistad nii mudelite treenimiseks kui ka käitamiseks lakehouse-arhitektuuris. Mudelid on samuti andmed. MLflow MLOpsi jaoks: mudeli andmete, põlvnemise (lineage) ja sisendite jälgimine ning haldamine; mudelite juurutamine lakehouse-teenustena
Vasakul loetelu, paremal kaubaauto ikoon
Tabelid haldavad struktureeritud mudeli sisendeid, kuid neil puudub: ülesvoolu päritolu, allavoolu päritolu, integratsioon mudeli kutsujaga ja reaalajas juurdepääs. Feature store'id täidavad need lüngad
Vasakul loetelu, paremal andmebaasi ikoon
Sektsiooni eraldaja — andmejärve andmete päringud ANSI SQL-i abil koos sisseehitatud päringuredaktori, teavituste, visualiseeringute ja interaktiivsete töölaudadega
Keskel asuv tekst rohelisel taustal koos kirjeldusega
SQL-päringute redaktor koos automaatse lõpetamise, tabelibrauseri ja lõpp-punkti ühendusega. Kuvab NYC taksoandmete päringut koos veerusoovitustega
Ülal kirjeldav tekst, all päringuredaktori ekraanipilt
SQL-töölauad, mis kombineerivad erinevaid visualiseeringuid: genereeritud tulu ($16M), müükide arv (103K), igakuine kasv (13%), keskmine ostukorv ($154), kliendiülevaate kaart, päeva tulu graafik, tootekategooriate sektordiagramm
Täislaiuses töölaua ekraanipilt mitme vidinatüübiga
Teavitused annavad märku, kui ajastatud päringu tulemused vastavad määratud piirmääradele. Kuvatakse teavituse loomise kasutajaliidest, teavituste loendit (olekud triggered/OK) ja üldist teavituse seadistamist koos sihtkohtadega (Pops, Platform, Test Webhook)
Ülal kirjeldav tekst, all neli kasutajaliidese ekraanipilti ruudustikus
Päringute ajalugu, mis näitab SQL-i lõpp-punktide kaudu tehtud päringuid koos täitmise üksikasjadega: kestuse jaotus (optimeerimine 35%, täitmine 64%, andmete toomine 1%), tagastatud read, loetud baidid
Ülal kirjeldus, all külgriba + päringute loendi + üksikasjade paneeli ekraanipilt
Lõppslaid Databricksi brändinguga
Lihtne tänutekst sinakasrohelisel (teal) taustal koos geomeetriliste kujunditega
Levinud küsimused selle slaidi ja esitluse sisu kohta.
Databricks on ühtne ja avatud andmeplatvorm, mis ühendab andmeladude ja andmejärvede parimad omadused ühtseks Lakehouse-arhitektuuriks. See toetab andmeinsenerlust, andmeteadust, masinõpet ja SQL-analüütikat ühel platvormil ning põhineb avatud lähtekoodiga tehnoloogiatel nagu Apache Spark, Delta Lake ja MLflow.
See 46-slaidiline pakett käsitleb järgmisi teemasid: praegused andmehaldusprobleemid, Data Lakehouse'i kontseptsioon, Delta Lake'i alustalad (ACID-transaktsioonid, kontrollpunktid, medaljon-arhitektuur), Databricksi töökeskkonna funktsioonid (klastrid, märkmikud, tööd, repod, mudelid, Delta Live Tables, AutoLoader), andmehaldus Unity Catalogi ja Delta Sharingu abil, ML-tööruum ja MLOps ning SQL Analyticsi tööruum (päringud, töölauad, teavitused).
See esitlus on mõeldud andmeinseneridele, andmeteadlastele, andmeanalüütikutele ja tehnilistele otsustajatele, kes soovivad Databricksi platvormist aru saada. See sobib nii müügitoetuse tööriistaks kui ka harivaks materjaliks meeskondadele, kes hindavad või võtavad kasutusele Databricksi.
Esitlus sisaldab otsest võrdlust, mis näitab, et kaasaegne andmetehnoloogiate kogum (modern data stack) nõuab mitmeid eraldiseisvaid tööriistu (Fivetran, Airflow, dbt, Snowflake, Looker, Tableau), samas kui Databricksi ökosüsteem koondab need ühtsele platvormile koos Auto Ingesti, Delta + Sparki, Delta Live Tablesi ja Databricks SQL-iga.
Delta Lake on avatud lähtekoodiga salvestuskiht, mis toob andmejärvedesse ACID-transaktsioonid, skaleeritava metaandmete halduse ning ühtse partii- ja voogtöötluse. See pakub tänu indekseerimisele 48 korda kiiremat andmetöötlust, andmete versioonihaldust (time travel), skeemi jõustamist ja detailset juurdepääsukontrolli, muutes andmejärved sama usaldusväärseks kui andmelaod.
Jah, esitlus sisaldab autentseid Databricksi kasutajaliidese ekraanitõmmiseid klastrite, märkmike, AutoLoaderi, tööde, Delta Live Tablesi, repode, MLflow mudeliregistri, SQL-päringute, töölaudade, teavituste, päringute ajaloo ja Unity Catalogi kohta, pakkudes realistlikku vaadet platvormi kasutuskogemusest.
Jah, PPTX-fail on täielikult muudetav. Saate uuendada andmeid, lisada oma ettevõtte konteksti, muuta arhitektuuriskeeme ja kohandada sisu vastavalt oma sihtrühmale — olgu selleks müügidemod, sisekoolitused või tehnilised ettekanded.
Databricks on pilveülene ja töötab platvormidel Microsoft Azure, AWS ja Google Cloud. Esitlus rõhutab seda pilveülest võimekust kui peamist eelist, kusjuures teie andmed salvestatakse teie enda pilvepõhises andmejärves avatud vormingutes.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Võta eeskuju professionaalsetest disainidest, vali oma stiil ja genereeri slaidid täiusliku tekstirenderdusega. Nano Banana jõul – alusta oma esitluse loomist kohe.
Sinu AI-agent slaidide loomiseks. Säästa aega ja sära kiiremini nutika esitluste loomisega.
© 2026 2slides. Kõik õigused kaitstud.