Por que Databricks e onde implementar?

Por que Databricks e onde implementar?

Databricks é uma plataforma de análise de big data que fornece um ambiente unificado de análise e colaboração para cientistas de dados, engenheiros e analistas de negócios. Ela oferece soluções únicas nas três principais nuvens: AWS, Azure e GCP, com vantagens específicas dependendo das necessidades, vamos falar mais sobre essas possibilidades neste post.

Principais características do Databricks:

 

Data Lakehouse:

O Databricks combina as melhores funcionalidades de data lakes e data warehouses, formando o conceito de Data Lakehouse. Isso permite armazenar dados estruturados e não estruturados em uma única plataforma, com suporte para análises em tempo real e machine learning. Isso é especialmente útil para grandes volumes de dados, simplificando o acesso e o gerenciamento sem a necessidade de sistemas separados.

Processamento em tempo real e Batch:

A plataforma permite processar dados tanto em tempo real quanto em lote (batch processing). Com ferramentas como Spark Structured Streaming, o Databricks facilita a construção de pipelines de dados para processamento contínuo e análise de dados em tempo real.

Integração:

Databricks inclui o MLflow, uma ferramenta para gerenciamento do ciclo de vida de machine learning que facilita o rastreamento de experimentos, versionamento de modelos e implantação de ML. Isso permite que equipes de dados desenvolvam, treinem, e implantem modelos de forma eficiente e colaborativa.

Interoperabilidade:

A plataforma se integra facilmente com as principais nuvens públicas, como AWS, Azure e Google Cloud, e oferece conectores nativos para serviços como Amazon S3, Azure Data Lake e Google BigQuery. Também possui conectores para diversas ferramentas de ETL, BI e outras ferramentas de dados, facilitando a ingestão e o uso dos dados de diferentes fontes.

Colaboração:

Databricks facilita a colaboração entre equipes com notebooks interativos e compartilháveis, onde cientistas e engenheiros de dados podem escrever e executar código em várias linguagens, como Python, SQL, R e Scala, diretamente na plataforma. Isso ajuda na documentação e reprodução de experimentos e análises, além de tornar a colaboração mais fluida.

Segurança e governança:

Databricks oferece segurança de nível empresarial, incluindo controle de acesso baseado em funções (RBAC), auditorias, criptografia de dados e suporte para conformidade com regulamentações como GDPR, HIPAA, e outras normas de segurança. Além disso, o Databricks Unity Catalog ajuda na catalogação e governança de dados, permitindo o gerenciamento centralizado de metadados e políticas de acesso.

Alto desempenho e escalabilidade:

Baseado no Apache Spark, o Databricks é otimizado para processamento paralelo em larga escala, o que o torna ideal para grandes volumes de dados e cargas de trabalho de alta demanda. Com recursos de escalabilidade elástica, é possível aumentar ou reduzir o número de recursos com base na demanda de processamento.

Simplificação operacional:

A plataforma Databricks gerencia automaticamente a configuração e manutenção de clusters, permitindo que os usuários foquem mais nas análises e menos na gestão da infraestrutura. Isso reduz a complexidade operacional, especialmente em ambientes de produção.

 

Voltamos a perguntar, Por que Databricks?

Bom, agora eu sei das capacidades do Databricks, por que eu deveria escolher o Databricks aos invés das soluções tradicionais ou melhor, escolher dentre as centenas se não milhares de opções disponíveis?

A imagem mostra uma comparação visual entre duas arquiteturas para manipulação de dados e análise em grandes volumes, sendo a primeira mais fragmentada em várias ferramentas e a segunda centralizada no Databricks como uma solução unificada.

 

Análise dos Componentes:

 

Arquitetura Fragmentada (à esquerda):

• • Envolve uma variedade de ferramentas diferentes para cada função de dados, desde IA (com Jupyter e Azure Machine Learning) até ingestão de dados (Fivetran e Hadoop HDFS), e gerenciamento de dados (Collibra).
  • Cada especialista (cientista de dados, engenheiro de machine learning, analista, engenheiro de dados e gerente de dados) usa ferramentas específicas para realizar suas tarefas.
  • O uso de diferentes ferramentas pode resultar em desafios de integração, além de possíveis problemas de compatibilidade e complexidade operacional.

Arquitetura Unificada com Databricks (à direita):

• • Usa o Databricks como uma solução única que cobre as funcionalidades principais, incluindo o Data Lakehouse para armazenamento e análise em tempo real, streaming e gerenciamento de dados.
  • Facilita as operações para cada função (cientista de dados, engenheiro de ML, analista e engenheiro de dados) sem a necessidade de integração de várias ferramentas.
  • A solução unificada simplifica a configuração, a operação e a segurança, pois centraliza a infraestrutura em um único ambiente Databricks.

 

E onde podemos utilizar o Databricks e tirar proveito das suas maiores capacidades?

 

Aqui está um comparativo dos prós e contras do Databricks rodando em AWS, Azure e GCP. As informações destacam os principais diferenciais e desafios de cada plataforma para facilitar a escolha de acordo com as necessidades específicas da sua empresa.

Databricks na AWS:

• Plataforma em Nuvem: Combina o melhor dos data lakes e data warehouses, fortalecendo a engenharia de dados, machine learning e ciência de dados colaborativa.
• Integração Profunda: Conexão estreita com serviços AWS, como S3, Redshift e Kinesis, simplificando a movimentação de dados e os fluxos de trabalho de análise.
• Ecossistema Sólido: Ecossistema maduro de parceiros com soluções específicas para diversos setores e casos de uso.
• Alcance Global: Maior disponibilidade em regiões AWS, oferecendo mais opções de implantação.
• Potencial de Custos Elevados: Pode ser um pouco mais caro que outras nuvens, especialmente para uso a longo prazo.

Azure Databricks:

• Serviço Gerenciado: Totalmente gerenciado pela Azure, reduzindo a sobrecarga operacional.
• Serviço Nativo: Desenvolvido em conjunto com a Microsoft, com integração perfeita com serviços Azure como Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics.
• Foco Empresarial: Recursos robustos de segurança e conformidade, ideal para setores altamente regulamentados.
• Custo-efetivo: Opções de preços competitivas para compromissos de longo prazo e uso escalável.
• Disponibilidade Regional Limitada: Menos regiões disponíveis em comparação com a AWS, podendo impactar a latência ou a acessibilidade.
• Segurança: Segurança de nível empresarial com a infraestrutura robusta da Azure.

Databricks no GCP:

• Foco em IA e ML: Integração profunda com o Google Cloud AI Platform, ideal para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e ciência de dados em larga escala.
• Potência em Análise de Dados: Integração forte com o BigQuery para análises SQL de alto desempenho.
• Flexibilidade de Nuvem Aberta: Baseado na plataforma aberta e segura do Google Cloud, garantindo portabilidade e independência de fornecedor.
• Menores Custos Iniciais: Custos iniciais mais baixos em comparação com a AWS e Azure, atraente para implantações menores.

 

Além da Escolha da Plataforma:

Considere os seguintes fatores além da plataforma para escolher a melhor solução Databricks:

• Investimento em Nuvem Existente: Se já há investimentos em uma nuvem específica, manter-se nela pode facilitar integração e otimização de custos.
• Casos de Uso Específicos: Certos casos de uso podem se beneficiar de recursos ou integrações específicas oferecidas por uma plataforma.
• Expertise Técnica: Escolha a plataforma que sua equipe domina para facilitar implementação e manutenção.

Opções de Implantação:

• Serviço Gerenciado: Fácil, rápido e com pouca sobrecarga. Databricks gerencia a configuração, manutenção e atualizações da infraestrutura. Ideal para organizações que buscam uma experiência simplificada.
• Traga Sua Própria Nuvem (BYOC): Maior controle e personalização para necessidades específicas de segurança, permitindo a provisão do Databricks na infraestrutura existente dentro de uma nuvem privada virtual (VPC).

Armazenamento de Dados:

• Armazenamento de Objetos na Nuvem: Aproveite S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage para armazenamento escalável e econômico. Os dados permanecem na conta de nuvem para governança e propriedade.
• Databricks File System (DBFS): Sistema de arquivos otimizado em memória para acesso rápido aos dados em clusters do Databricks. Ideal para armazenamento temporário de dados ou cache durante o processamento.

Rede:

• Endpoints Públicos: Acesse workspaces do Databricks por conexões públicas.
• Endpoints Privados: Use links privados (AWS PrivateLink, Azure Private Link, GCP Private Service Connect) para acesso seguro dentro da sua VPC, aumentando a segurança e o controle sobre dados sensíveis.

 

Era isso que eu tinha para hoje, espero que possa ajudar em sua jornada de dados para nuvem com Databricks, veja mais posts aqui.

 

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