Google云端整合资料科学平台Databricks

Google与Databricks宣布合作，要在Google云端上提供Databricks平台，整合两家企业的资料工程以及机器学习服务，让用户可以在Google云端架构上，用到Databricks的资料分析和机器学习解决方案。

透过Google全球云端网路，Databricks用户可以更快地创建湖边小屋（Lakehouse），以可扩展且灵活的方式，建置资料科学和机器学习应用。用户在Google云端上交付Databrick，除了获得安全性和资料保护功能之外，还可以快速地在全球网路上配置Databrick，根据业务需求调整使用量。

Google云端上的Databricks与BigQuery深度整合，用户可以自由地选择资料分析服务，并且扩展其现有的Databricks湖边小屋，使用BigQuery进行分析，官方提到，在Google云端上提供Databricks的特点，在于用户可以跨资料湖、资料仓储和多种商业智慧工具，扩展人工智慧分析规模。

另外，预先建置的连接器，可以让用户快速地将Databricks、BigQuery、Google云端储存、Looker和Pub/Sub整合在一起，而且在Google的人工智慧平台，使用在Databricks所创建的资料工作流程，无论是速度以及规模都可获得提升，并可利用人工智慧平台的Prediction功能，简化Databricks内建模型的部署。

官方提到，这是Databricks首次在云端上提供容器化部署，其使用GKE（Google Kubernetes Engine）作为基础，支援Databricks以容器的形式部署在云端，藉由把GKE当作操作环境，Databricks可以利用託管服务实作安全、网路政策和运算功能，进而提供分析、人工智慧和机器学习功能。

Google云端和Databricks的整合，可让用户使用Google人工智慧平台託管服务，减少部署Databricks模型的成本开销，并且Databricks用户可以搭配使用Google云端服务，加快新资料工作管线、分析应用程式和机器学习模型推出的速度。由于Databricks、Google云端和额外分析应用程式，都在共用的基础设施上执行，因此官方提到，从定价角度来看，提供了规模经济，且减少企业分析基础架构的管理工作。

这项合作还包括共同支援开源社群的承诺，致力开放式创新和开源软体，鼓励开源创新和协作，让共同的客户能够更简单地使用开源技术。用户之后将可以从Google云端市集部署Databricks，简化採购和使用者配置，并使用单一登入以及统一计费。