Google Cloud et Databricks annoncent un partenariat permettant de fournir la plateforme de Databricks sur Google Cloud à l’échelle mondiale. Dans le cadre de ce partenariat, les entreprises peuvent désormais créer une architecture Lakehouse pour la data ingénierie, la data science, le machine learning, et l’analytique sur l’infrastructure mondiale, évolutive et flexible de Google Cloud. Databricks sur Google Cloud sera étroitement intégré à la plateforme ouverte de Google BigQuery et tirera parti de Google Kubernetes Engine (GKE), permettant ainsi pour la première fois à leurs clients de déployer Databricks dans un environnement entièrement conteneurisé. Cette solution intégrée permet aux entreprises de libérer des connaissances grâce à l’IA, de prendre des décisions éclairées, et enfin d’accélérer leur transformation digitale au travers d’applications pilotées par les données.
« Les entreprises disposant d’une solide structure de données et d’analytique sont en bonne position pour se développer et prospérer dans les dix prochaines années, » déclare Thomas Kurian, CEO de Google Cloud. « Nous sommes ravis d’offrir l’architecture Lakehouse de Databricks pour réaliser sur Google Cloud des projets analytiques basés sur l’IA et le machine learning. En associant les capacités de Databricks en matière de data ingénierie et d’analytique à l’infrastructure mondiale sécurisée de Google Cloud, ainsi qu’à son expertise en analytique et d’applications conteneurisées, nous aidons les entreprises à transformer leurs métiers grâce à la puissance des données. »
« Il s'agit d'une étape cruciale qui souligne notre engagement à offrir à nos clients flexibilité et choix grâce à une expérience identique sur toutes les plateformes cloud », déclare Ali Ghodsi, CEO et cofondateur de Databricks. « Nous sommes impatients de collaborer avec Google Cloud et de concrétiser notre vision commune d'une plateforme de données simplifiée, ouverte et unifiée qui prend en charge tous les cas d'usage d’analytique et d’IA, ce qui permettra à nos clients d'innover encore plus rapidement. »
« Il nous est essentiel chez Condé Nast d’extraire des informations à valeur ajoutée à partir d'énormes volumes de données pour créer des expériences de contenu de premier ordre qui plaisent à nos clients internationaux. Databricks sur Google Cloud fournit un Lakehouse à nos ingénieurs, data scientists et analystes pour consolider, collaborer, analyser et utiliser toutes nos données au niveau mondial, et ainsi expérimenter et innover rapidement. Nous sommes ravis de voir des leaders comme Google Cloud et Databricks s'unir pour optimiser et simplifier la valorisation des données, » déclare Nana Essuman, directeur de l'ingénierie des données chez Condé Nast, le grand Groupe de presse américain.
Déployer Databricks rapidement et en toute sécurité à grande échelle
Les entreprises internationales doivent avoir la capacité de déployer rapidement des applications à n’importe quelle échelle, et l’élasticité nécessaire pour les étendre ou les restreindre en fonction de leurs besoins. La disponibilité de Databricks sur Google Cloud permet aux clients de se procurer rapidement Databricks sur l’infrastructure mondiale de Google Cloud avec les contrôles de sécurité et de protection des données requis pour les industries hautement réglementées, et avec la possibilité d'adapter rapidement l'usage en fonction des besoins de l'entreprise.
De plus, les clients pourront bientôt déployer Databricks à partir de Google Cloud Marketplace, ce qui simplifiera les achats et la gestion des utilisateurs, et permettra une authentification et une facturation uniques.
L'analytique progresse avec Databricks, BigQuery, et Google Cloud AI Platform
Databricks sur Google Cloud est étroitement intégré à Google BigQuery, ce qui donne aux clients la liberté d’accéder aux services analytiques de leur choix. Cette intégration permet aux entreprises d’étendre les capacités existantes de leur Lakehouse Databricks, désormais disponible sur Google Cloud, tout en tirant parti de Google BigQuery pour l’analytique, ce qui simplifie en fin de compte leurs investissements dans les données, développe les usages, et crée de nouveaux modèles et opportunités de business basés sur les données.
Des intégrations uniques entre Databricks et Google Cloud parmi lesquelles :
Intégration étroite de Databricks aux solutions analytiques de Google Cloud, donnant aux clients la capacité d’étendre facilement leurs connaissances grâce à l’IA à travers des data lakes, data warehouses, et de multiples outils de business intelligence
Connecteurs prêt à l’emploi pour une intégration simple et rapide de Databricks à BigQuery, Google Cloud Storage, Looker et Pub/Sub.
Entraînement de modèles rapide et extensible avec AI Platform en utilisant les workflows de données créés dans Databricks, et déploiement simplifié des modèles conçus dans Databricks en utilisant AI Platform Prediction.
Des déploiements Databricks conteneurisés pour la première fois
Databricks déployé en conteneurs est une première sur Google Cloud ainsi que sur n'importe quel cloud.
De plus en plus, Kubernetes et les conteneurs sont le système d’orchestration de facto pour les workloads et les applications d’entreprise fonctionnant dans le cloud. Databricks sur Google Cloud repose sur GKE, le service Kubernetes managé et sécurisé de Google Cloud, qui permet de déployer Databricks dans le cloud. En adoptant GKE en tant qu’environnement opérationnel, Databricks tire parti des services managés pour la sécurité, la politique réseau et le calcul, et par conséquent fournit aux clients plus de valeur ajoutée grâce aux capacités analytiques, d’IA et de ML de Databricks. De plus, Databricks augmente avec GKE son agilité et sa capacité à accélérer l’ajout de nouvelles fonctionnalités, à grande échelle et à moindre coût.
Soutenir l'innovation open source et la collaboration entre partenaires
Databricks et Google Cloud partagent un engagement en faveur de l'innovation ouverte et des logiciels open source. Dans le cadre de ce nouveau partenariat, les deux entreprises continueront à soutenir la communauté open source, à encourager l'innovation et la collaboration ouvertes, en permettant aux clients communs de s'appuyer plus facilement sur les technologies open source.
En outre, les membres de leur écosystème commun de partenaires se sont engagés à assurer une intégration totale à Databricks sur Google Cloud. Parmi ses membres : Accenture, Cognizant, Collibra, Confluent, Deloitte, Fishtown Analytics, Fivetran, Immuta, Informatica, Infoworks, Insight, MongoDB, Privacera, Qlik, SADA, SoftServe, Slalom, Tableau, TCS et Trifacta.
« Les entreprises disposant d’une solide structure de données et d’analytique sont en bonne position pour se développer et prospérer dans les dix prochaines années, » déclare Thomas Kurian, CEO de Google Cloud. « Nous sommes ravis d’offrir l’architecture Lakehouse de Databricks pour réaliser sur Google Cloud des projets analytiques basés sur l’IA et le machine learning. En associant les capacités de Databricks en matière de data ingénierie et d’analytique à l’infrastructure mondiale sécurisée de Google Cloud, ainsi qu’à son expertise en analytique et d’applications conteneurisées, nous aidons les entreprises à transformer leurs métiers grâce à la puissance des données. »
« Il s'agit d'une étape cruciale qui souligne notre engagement à offrir à nos clients flexibilité et choix grâce à une expérience identique sur toutes les plateformes cloud », déclare Ali Ghodsi, CEO et cofondateur de Databricks. « Nous sommes impatients de collaborer avec Google Cloud et de concrétiser notre vision commune d'une plateforme de données simplifiée, ouverte et unifiée qui prend en charge tous les cas d'usage d’analytique et d’IA, ce qui permettra à nos clients d'innover encore plus rapidement. »
« Il nous est essentiel chez Condé Nast d’extraire des informations à valeur ajoutée à partir d'énormes volumes de données pour créer des expériences de contenu de premier ordre qui plaisent à nos clients internationaux. Databricks sur Google Cloud fournit un Lakehouse à nos ingénieurs, data scientists et analystes pour consolider, collaborer, analyser et utiliser toutes nos données au niveau mondial, et ainsi expérimenter et innover rapidement. Nous sommes ravis de voir des leaders comme Google Cloud et Databricks s'unir pour optimiser et simplifier la valorisation des données, » déclare Nana Essuman, directeur de l'ingénierie des données chez Condé Nast, le grand Groupe de presse américain.
Déployer Databricks rapidement et en toute sécurité à grande échelle
Les entreprises internationales doivent avoir la capacité de déployer rapidement des applications à n’importe quelle échelle, et l’élasticité nécessaire pour les étendre ou les restreindre en fonction de leurs besoins. La disponibilité de Databricks sur Google Cloud permet aux clients de se procurer rapidement Databricks sur l’infrastructure mondiale de Google Cloud avec les contrôles de sécurité et de protection des données requis pour les industries hautement réglementées, et avec la possibilité d'adapter rapidement l'usage en fonction des besoins de l'entreprise.
De plus, les clients pourront bientôt déployer Databricks à partir de Google Cloud Marketplace, ce qui simplifiera les achats et la gestion des utilisateurs, et permettra une authentification et une facturation uniques.
L'analytique progresse avec Databricks, BigQuery, et Google Cloud AI Platform
Databricks sur Google Cloud est étroitement intégré à Google BigQuery, ce qui donne aux clients la liberté d’accéder aux services analytiques de leur choix. Cette intégration permet aux entreprises d’étendre les capacités existantes de leur Lakehouse Databricks, désormais disponible sur Google Cloud, tout en tirant parti de Google BigQuery pour l’analytique, ce qui simplifie en fin de compte leurs investissements dans les données, développe les usages, et crée de nouveaux modèles et opportunités de business basés sur les données.
Des intégrations uniques entre Databricks et Google Cloud parmi lesquelles :
Intégration étroite de Databricks aux solutions analytiques de Google Cloud, donnant aux clients la capacité d’étendre facilement leurs connaissances grâce à l’IA à travers des data lakes, data warehouses, et de multiples outils de business intelligence
Connecteurs prêt à l’emploi pour une intégration simple et rapide de Databricks à BigQuery, Google Cloud Storage, Looker et Pub/Sub.
Entraînement de modèles rapide et extensible avec AI Platform en utilisant les workflows de données créés dans Databricks, et déploiement simplifié des modèles conçus dans Databricks en utilisant AI Platform Prediction.
Des déploiements Databricks conteneurisés pour la première fois
Databricks déployé en conteneurs est une première sur Google Cloud ainsi que sur n'importe quel cloud.
De plus en plus, Kubernetes et les conteneurs sont le système d’orchestration de facto pour les workloads et les applications d’entreprise fonctionnant dans le cloud. Databricks sur Google Cloud repose sur GKE, le service Kubernetes managé et sécurisé de Google Cloud, qui permet de déployer Databricks dans le cloud. En adoptant GKE en tant qu’environnement opérationnel, Databricks tire parti des services managés pour la sécurité, la politique réseau et le calcul, et par conséquent fournit aux clients plus de valeur ajoutée grâce aux capacités analytiques, d’IA et de ML de Databricks. De plus, Databricks augmente avec GKE son agilité et sa capacité à accélérer l’ajout de nouvelles fonctionnalités, à grande échelle et à moindre coût.
Soutenir l'innovation open source et la collaboration entre partenaires
Databricks et Google Cloud partagent un engagement en faveur de l'innovation ouverte et des logiciels open source. Dans le cadre de ce nouveau partenariat, les deux entreprises continueront à soutenir la communauté open source, à encourager l'innovation et la collaboration ouvertes, en permettant aux clients communs de s'appuyer plus facilement sur les technologies open source.
En outre, les membres de leur écosystème commun de partenaires se sont engagés à assurer une intégration totale à Databricks sur Google Cloud. Parmi ses membres : Accenture, Cognizant, Collibra, Confluent, Deloitte, Fishtown Analytics, Fivetran, Immuta, Informatica, Infoworks, Insight, MongoDB, Privacera, Qlik, SADA, SoftServe, Slalom, Tableau, TCS et Trifacta.
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