Databricks Well-Architected framework

Cet ensemble d'articles fournit des principes et des bonnes pratiques pour l'implémentation et l'exploitation de Databricks.

Databricks Well-Architected framework

Le cadre Databricks Well-Architected se compose de sept piliers qui décrivent les différents domaines d'intérêt pour l'implémentation de Databricks dans le cloud.

Piliers partagés avec des cadres cloud

Les cinq piliers suivants s'alignent sur les piliers du framework AWS Well-Architected:

Pour les cinq piliers partagés, les principes et les bonnes pratiques du cadre cloud s'appliquent toujours. Le cadre Databricks Well-Architected étend ces éléments avec des principes et des bonnes pratiques spécifiques à Databricks.

• • Excellence opérationnelle
  • Tous les processus d'Opérations qui maintiennent Databricks en production.
• • Sécurité, confidentialité et conformité
  • Protection de l'application Databricks, des charges de travail des clients et des données client contre les menaces.
• • Fiabilité
  • La capacité d'un système à se remettre des défaillances et à continuer de fonctionner.
• • Efficacité des performances
  • La capacité d'un système à s'adapter aux changements de charge.
• • Optimisation des coûts
  • Gestion des coûts pour maximiser la valeur fournie.

Piliers spécifiques à Databricks

Les deux piliers suivants abordent les préoccupations uniques au cadre Databricks Well-Architected :

• • Gouvernance des données et de l'IA
  • La supervision visant à garantir que les données et l'IA apportent de la valeur et soutiennent votre stratégie d'entreprise.
• • Interopérabilité et convivialité
  • La capacité de Databricks à interagir avec les utilisateurs et d'autres systèmes.

Les deux piliers spécifiques à Databricks nécessitent un contexte supplémentaire :

Gouvernance des données et de l'IA

Databricks unifie les cas d’usage d’entreposage des données et d’IA sur une plateforme unique. Ceci élimine les silos de données qui séparent traditionnellement le Data Engineering, l'analytique, la BI, la Data Science et le Machine Learning.

Une solution de gouvernance unifiée simplifie la gestion de données en consolidant les contrôles de gouvernance en une seule couche de traitement. Cette approche minimise les copies de données et améliore votre capacité à maintenir la conformité et à détecter les violations potentielles.

Interopérabilité et facilité d'utilisation

Une plateforme Databricks intégrée offre une expérience utilisateur cohérente pour tous les personas et toutes les charges de travail. Cette cohérence réduit les coûts de formation et d'intégration tout en améliorant la collaboration entre les fonctions. En revanche, l'assemblage d'outils de données distincts peut entraîner des coûts de mise en œuvre élevés, des expériences utilisateur incohérentes et des capacités de collaboration limitées.

Les organisations adoptent des stratégies multicloud pour diverses raisons, notamment des fusions, des acquisitions ou des décisions d'unités commerciales indépendantes. La plateforme Databricks offre une expérience utilisateur unifiée sur tous les fournisseurs cloud dans une configuration multicloud. Cela réduit la prolifération des systèmes et les compétences requises pour les employés travaillant avec les données.

Les processus métier modernes exigent que les systèmes collaborent au-delà des frontières organisationnelles. Databricks prend en charge le flux de données sécurisé entre les systèmes de partenaires internes et externes, permettant une collaboration efficace dans les environnements commerciaux en réseau.