Présentation de la plateforme Databricks — Toutes vos données, l'analytique et l'IA sur une seule plateforme
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Présentation de la plateforme Databricks — Toutes vos données, l'analytique et l'IA sur une seule plateforme
Vue détaillée de chaque page de diapositive, incluant la mise en page, le contenu clé et les éléments visuels.
Diapositive de titre — Toutes vos données, analyses et AI sur une seule plateforme. Par Alex Ivanichev, mars 2022
Titre aligné à gauche avec auteur/date, collage de photos géométriques à droite
DataBricks est une plateforme de données et d'analyse unifiée et ouverte. Basée sur l'open source : Apache Spark, Delta Lake, MLflow et Koalas
Texte centré sur fond corail avec quatre logos OSS en bas
Espace réservé pour la navigation visuelle présentant les sections clés de la présentation
Mise en page simple de l'ordre du jour
Séparateur de section présentant l'état actuel des défis de la gestion des données
Texte blanc centré sur fond vert
Trois piles cloisonnées — Entreposage de données, Ingénierie des données, Science des données/ML — avec des systèmes déconnectés et des formats propriétaires. Affiche les flux ETL entre l'entrepôt de données, le lac de données, le streaming et les pipelines de ML
En-tête à trois colonnes avec un diagramme de flux d'architecture ci-dessous
Diagramme triangulaire montrant les trois rôles clés dans les équipes de données modernes : analystes de données, ingénieurs de données et data scientists
Triangle centré avec des icônes de rôle à chaque sommet
Comparaison visuelle de l'entrepôt de données (structuré, icône de base de données) par rapport au lac de données (non structuré, icône de vagues)
Deux grandes icônes côte à côte avec des étiquettes
Trois dimensions de complexité : deux copies distinctes de données (propriétaire vs ouverte), interfaces incompatibles (SQL vs Python), modèles de sécurité/gouvernance incompatibles (tables vs fichiers)
Trois lignes de comparaison avec des colonnes d'entrepôt vs de lac
Une plateforme pour unifier toutes les données, analyses et charges de travail d'AI. Combine l'entrepôt de données et le lac de données en une seule couche prenant en charge l'analyse en continu, la BI, la science des données et le Machine Learning
Diagramme d'architecture centré avec flux de données de l'entrepôt et du lac vers une couche unifiée
Comparaison côte à côte de la pile de données moderne (Fivetran → Airflow → dbt → Snowflake → Looker/Tableau) par rapport à l'écosystème Databricks (Fivetran + 100 outils → Stockage d'objets → Ingestion automatique → Delta + Spark → Delta Live Tables → Databricks SQL)
Comparaison de flux vertical à deux colonnes
Pile d'architecture Lakehouse : Cloud Data Lake en bas (Azure, AWS, GCP), stockage au format ouvert, traitement des données, sécurité/gouvernance et expériences basées sur les rôles en haut. Avantages : priorité au lac, natif IA/ML, haute fiabilité, multi-cloud
Diagramme d'architecture empilée à gauche, points à puces à droite
Séparateur de section pour le chapitre sur les fondations de Data Lakehouse
Texte blanc sur fond sarcelle foncé avec formes géométriques décoratives
Delta Lake relie le Data Lake et le Data Warehouse : une approche ouverte de la gestion et de la gouvernance des données. Principaux avantages : meilleure fiabilité avec les transactions, traitement 48 fois plus rapide avec l'indexation, contrôle d'accès précis
Disposition en trois colonnes : icône Data Lake | Logo Delta Lake + avantages | Icône Data Warehouse
Projet open source pour l'architecture Lakehouse sur les data lakes. Couche de stockage avec transactions ACID pour Spark. Principales caractéristiques : transactions ACID, métadonnées évolutives, Time Travel, format ouvert, flux de données de modification, traitement par lots/streaming unifié, application/évolution du schéma, historique d'audit
Titre avec des points à puces en deux colonnes
Trois défis résolus : Fiabilité et qualité → Transactions ACID, Performance et latence → Indexation et mise en cache avancées, Gouvernance → Gouvernance avec les catalogues de données
Trois lignes avec des flèches du défi à la solution
Structure du journal des transactions : Ajouter un fichier, Supprimer un fichier, Mettre à jour les métadonnées, Définir la transaction, Modifier le protocole, Valider les informations. Affiche le répertoire _delta_log avec les validations JSON et les opérations d’ajout/suppression de fichiers Parquet
Liste à puces en haut, deux panneaux de code/diagramme en dessous
Delta Lake génère des fichiers de point de contrôle tous les 10 commits au format Parquet. Affiche la structure du fichier de point de contrôle, le mécanisme listFrom version et la gestion simultanée de la lecture/écriture avec la concurrence optimiste
Deux panneaux de diagramme montrant la structure des fichiers et le flux de lecture/écriture
Architecture médaillon Bronze-Argent-Or : Bronze (ingestion/historique bruts) → Argent (filtré, nettoyé, augmenté) → Or (agrégats au niveau de l’entreprise). Sources : Kafka, Kinesis, CSV/JSON, Spark. Consommateurs : Streaming Analytics, BI, Data Science/ML
Flux de données de gauche à droite avec trois niveaux de base de données
Diagramme complexe de pipeline de données du monde réel montrant les dépendances enchevêtrées entre plusieurs sources, étapes de traitement et consommateurs. Le maintien de la qualité et de la fiabilité à l’échelle est complexe et fragile
Diagramme de pipeline désordonné avec de nombreuses lignes pointillées croisées
Ingénierie des données sur la plateforme Databricks Lakehouse : Ingestion des données → Transformation des données → Gestion de la qualité des données → Déploiement et opérations automatiques → Observabilité, lignage et visibilité du pipeline. Planification et orchestration. Stockage au format ouvert Delta Lake à la base
Diagramme de plateforme en couches avec des sources de données à gauche et des consommateurs à droite
Diviseur de section pour le chapitre sur les fonctionnalités de l'espace de travail
Texte centré sur fond corail
Les clusters fournissent des ressources de calcul pour les charges de travail Data Analytics, Data Science ou Data Engineering. Affiche l'interface utilisateur de configuration du cluster avec Databricks Runtime 7.5 ML, Spark 3.0.1, type de pilote Community Optimized
Texte de description en haut, capture d'écran de l'interface utilisateur en pleine largeur en dessous
Interface Web pour écrire et exécuter du code avec des cellules exécutables pour les fichiers, les tables, les visualisations et le texte narratif. Affiche un notebook avec le contenu des stratégies d'échantillonnage et l'historique des révisions
Texte de description en haut, capture d'écran du notebook en dessous
Auto Loader traite de manière incrémentielle les nouveaux fichiers de données provenant du stockage cloud (GCS, DBFS). Comparaison Avant/Après : élimine la configuration complexe Notification Service + Message Queue + Airflow. Comprend un exemple de code Scala
Description, diagrammes avant/après et extrait de code
Les Jobs exécutent des notebooks de manière planifiée pour l'ETL, la création de modèles, etc. Affiche un workflow DAG : Clicks_Ingest → Sessionize + Orders_Ingest → Match → Build_Features → Persist_Features + Train
Texte de description en haut, diagramme de workflow DAG en dessous
Framework pour définir, déployer, tester et mettre à niveau de manière déclarative les pipelines de données. Affiche l'interface utilisateur du pipeline DLT avec une vue graphique des dépendances des tables et un journal des événements
Texte de description en haut, capture d'écran du pipeline DLT en pleine largeur
Intégration au niveau du référentiel avec GitHub, GitLab, Bitbucket et Azure DevOps. Les développeurs peuvent cloner, gérer les branches, envoyer/tirer les modifications directement depuis l'espace de travail
Texte de description en haut, capture d'écran de l'interface utilisateur Repos avec l'explorateur de fichiers
MLflow Model Registry pour gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles de ML. Affiche le contrôle de version du modèle, les transitions d'étape (Archivé, Production, Staging) et les demandes en attente
Texte de description en haut, capture d'écran du Model Registry avec le tableau des versions
Diviseur de section pour le chapitre sur la gouvernance
Texte centré sur fond corail
Diagramme montrant la complexité : 4 types de données (structurées, semi-structurées, non structurées, en streaming) × 3 clouds × politiques de sécurité distinctes × plusieurs copies de sortie
Diagramme de flux des types de données aux clouds, de la sécurité aux sorties
Les entreprises doivent partager et gouverner divers produits de données : Fichiers, Tableaux de bord, Modèles et Tables
Quatre icônes sur une ligne avec des étiquettes
Cataloguer, rechercher et découvrir de manière centralisée les actifs de données/IA. Modèle de gouvernance unifié multi-cloud. Intégration avec les catalogues de données d’entreprise existants. Partage de données en direct sécurisé avec Delta Sharing
Capture d’écran de Unity Catalog à gauche, quatre puces à droite
Protocole ouvert pour le partage sécurisé des données : Fournisseur de données → Table Delta Lake → Serveur Delta Sharing → Protocole Delta Sharing → Destinataire des données (Power BI, Tableau, Spark, pandas, Java)
Diagramme de flux de gauche à droite du fournisseur au destinataire
Séparateur de section pour le chapitre de l’espace de travail ML
Texte centré sur fond vert
Comparaison côte à côte : Entrepôt de données (Applications de BI → Moteur SQL → Stockage propriétaire) vs Data Lakehouse (Applications de ML + Applications de BI → Python/R + Moteur SQL → Stockage cloud avec formats OSS : PNG, UTF-8, Parquet)
Deux diagrammes d’architecture côte à côte
Solution collaborative native des données pour le cycle de vie complet du ML : Notebooks collaboratifs multilingues → Entraînement/Réglage du modèle, Suivi/Registre du modèle, Service/Surveillance du modèle, Automatisation/Gouvernance → Data Lakehouse et Feature Store multi-cloud ouverts
Diagramme de plateforme à trois niveaux empilés
Quatre exigences : Accès aux données non structurées (images, texte, échelle en pétaoctets), Bibliothèques Open Source (TensorFlow, scikit-learn, R), Matériel spécialisé (GPU, élasticité du cloud), Gestion du cycle de vie du modèle (artefacts, lignage, production)
Disposition en quatre quadrants avec des puces
Business Intelligence (SQL, outils de BI, Big Data, Warehouse), Data Science (R, SAS, Python, analyse statistique, petits ensembles de données), Machine Learning (Python, deep learning, GPU, grands ensembles de données, données non structurées). Section ML mise en évidence avec une bordure turquoise
Comparaison à trois colonnes avec des icônes de rôle
Le ML fonctionne sur des données non structurées, nécessite des ensembles de données massifs, utilise des DataFrames open source (pas SQL), génère des modèles (pas des rapports) et a parfois besoin de matériel spécial (GPU)
Liste à puces à gauche, grande icône d'engrenage/personne à droite
Outils ouverts pour l'entraînement et l'exploitation des modèles sur le lakehouse. Les modèles sont aussi des données. MLflow pour MLOps : suivre/gérer les données du modèle, le lignage, les entrées ; déployer les modèles en tant que services lakehouse
Liste à puces à gauche, icône de camion de livraison à droite
Les tables gèrent les entrées de modèle structurées, mais manquent de : lignage amont, lignage aval, intégration de l'appelant de modèle et accès en temps réel. Les feature stores comblent ces lacunes
Liste à puces à gauche, icône de base de données à droite
Séparateur de section — Interrogez les données du data lake en utilisant ANSI SQL avec éditeur de requête intégré, alertes, visualisations et tableaux de bord interactifs
Texte centré sur fond vert avec description
Éditeur de requêtes SQL avec saisie semi-automatique, navigateur de table et connexion de point de terminaison. Affiche une requête sur l'ensemble de données des taxis de NYC avec des suggestions de colonnes
Texte de description en haut, capture d'écran de l'éditeur de requête en dessous
Tableaux de bord SQL combinant des visualisations : Cash Generated (16 M$), Number of Sales (103K), Monthly Growth (13 %), Average Basket (154 $), carte Customer Summary, graphique Amount per Day, diagramme circulaire Product Category
Capture d'écran du tableau de bord pleine largeur avec plusieurs types de widgets
Les alertes notifient lorsque les résultats des requêtes planifiées atteignent des seuils. Affiche l'interface utilisateur de création d'alerte, la liste des alertes avec les états déclenchés/OK et la configuration d'alerte générique avec les destinations (Pops, Platform, Test Webhook)
Texte de description en haut, quatre captures d'écran de l'interface utilisateur dans une grille
Historique des requêtes affichant les requêtes SQL exécutées via des points de terminaison SQL avec des détails d'exécution : répartition de la durée (optimisation 35 %, exécution 64 %, récupération 1 %), lignes renvoyées, octets lus
Description en haut, barre latérale + liste de requêtes + capture d'écran du panneau de détails
Diapositive de clôture avec la marque Databricks
Simple texte de remerciement sur fond sarcelle foncé avec des formes géométriques
Questions courantes sur cette diapositive et le contenu de présentation sous-jacent.
Databricks est une plateforme de données unifiée et ouverte qui combine le meilleur des data warehouses et des data lakes dans une seule architecture Lakehouse. Elle prend en charge l'ingénierie des données, la science des données, le machine learning et l'analytique SQL sur une seule plateforme, construite sur des technologies open source telles qu'Apache Spark, Delta Lake et MLflow.
Ce jeu de 46 diapositives couvre : les défis actuels de la gestion des données, le concept de Data Lakehouse, la base de Delta Lake (transactions ACID, points de contrôle, architecture de médaillon), les fonctionnalités de l'espace de travail Databricks (clusters, notebooks, jobs, repos, modèles, Delta Live Tables, AutoLoader), la gouvernance des données avec Unity Catalog et Delta Sharing, l'espace de travail ML et MLOps, et l'espace de travail SQL Analytics (requêtes, tableaux de bord, alertes).
Cette présentation est conçue pour les ingénieurs de données, les data scientists, les analystes de données et les décideurs techniques qui souhaitent comprendre la plateforme Databricks. Elle sert à la fois d'outil d'aide à la vente et de ressource d'intégration pédagogique pour les équipes qui évaluent ou adoptent Databricks.
La présentation comprend une comparaison directe montrant que la pile de données moderne nécessite plusieurs outils distincts (Fivetran, Airflow, dbt, Snowflake, Looker, Tableau), tandis que l'écosystème Databricks les consolide en une plateforme unifiée avec Auto Ingest, Delta + Spark, Delta Live Tables et Databricks SQL.
Delta Lake est une couche de stockage open source qui apporte des transactions ACID, une gestion évolutive des métadonnées et un traitement unifié par lots/streaming aux data lakes. Il offre un traitement des données 48 fois plus rapide avec l'indexation, le time travel pour le versioning des données, l'application du schéma et le contrôle d'accès précis, ce qui rend les data lakes aussi fiables que les data warehouses.
Oui, la présentation comprend d'authentiques captures d'écran de l'interface utilisateur de Databricks pour les clusters, les notebooks, AutoLoader, les jobs, Delta Live Tables, les repos, MLflow Model Registry, les requêtes SQL, les tableaux de bord, les alertes, l'historique des requêtes et Unity Catalog, offrant une vue réaliste de l'expérience de la plateforme.
Oui, le fichier PPTX est entièrement modifiable. Vous pouvez mettre à jour les données, ajouter le contexte de votre entreprise, modifier les schémas d'architecture et personnaliser le contenu pour votre public spécifique, que ce soit pour des démonstrations de vente, une formation interne ou des présentations techniques.
Databricks est multi-cloud et fonctionne avec Microsoft Azure, AWS et Google Cloud. La présentation met en évidence cette capacité multi-cloud comme un avantage clé, avec vos données stockées dans votre propre data lake cloud en utilisant des formats ouverts.
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