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Databricks Well-Architected Framework

この一連の記事では、Databricks を実装および運用するための原則とベストプラクティスを提供します。

Databricks Well-Architected Framework​

Well-Architected フレームワーク：Databricks プラットフォーム図。

Databricks Well-Architected フレームワークは、クラウド上で Databricks の実装に関するさまざまな懸念事項を説明する7つの柱で構成されています。

クラウド フレームワークと共有される柱​

次の 5 つの柱は、AWS Well-Architected フレームワークの柱と一致しています。

5つの共有の柱については、クラウドフレームワークの原則とベストプラクティスが引き続き適用されます。Databricks Well-Architected フレームワークは、Databricks に固有の原則とベストプラクティスでこれらを拡張します。

Databricks固有の柱​

次の2つの柱は、Databricks Well-Architected フレームワークに固有の懸念に対処します。

Databricks固有の2つの柱には、追加のコンテキストが必要です。

データとAIのガバナンス​

Databricksは、データウェアハウジングとAIのユースケースを単一のプラットフォームで統合します。これにより、従来、データエンジニアリング、アナリティクス、BI、データサイエンス、機械学習を分離していたデータサイロが排除されます。

統合ガバナンス ソリューションは、ガバナンス制御を単一の処理層に統合することでデータ管理を簡素化します。 このアプローチにより、データのコピーが最小限に抑えられ、コンプライアンスを維持し、潜在的な違反を検出する能力が向上します。

相互運用性と使いやすさ​

統合されたDatabricksプラットフォームは、すべてのペルソナとワークロードに一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。この一貫性により、トレーニングとオンボーディングのコストが削減され、機能間のコラボレーションが向上します。対照的に、個別のデータツールを組み合わせると、高い実装コスト、一貫性のないユーザーエクスペリエンス、および限定的なコラボレーション機能につながる可能性があります。

組織は、合併、買収、独立した事業部門の決定など、さまざまな理由でマルチクラウド戦略を採用しています。Databricksプラットフォームは、マルチクラウド設定において、すべてのクラウドプロバイダー間で統一されたユーザーエクスペリエンスを提供します。これにより、システムの増加が抑えられ、データに携わる従業員のスキル要件も低減されます。

現代のビジネスプロセスでは、システムが組織の境界を越えて連携して動作する必要があります。Databricksは、社内外のパートナーのシステム間で安全なデータフローをサポートし、ネットワーク化されたビジネス環境における効果的なコラボレーションを可能にします。

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