Databricks Lakehouse

Información básica

• Modelo: Plataforma Databricks Lakehouse.
• Versión: Una plataforma nativa de la nube en constante evolución. Integra y aprovecha los principales componentes de código abierto, como Apache Spark, Delta Lake y MLflow, que tienen sus propios ciclos de lanzamiento.
• Fecha de lanzamiento: Databricks, la empresa, se fundó en 2013. El concepto de arquitectura Lakehouse ha evolucionado y las soluciones Lakehouse específicas de la industria (por ejemplo, para venta minorista y fabricación) están disponibles de forma general desde enero de 2022.
• Requisitos mínimos: Requiere una cuenta con un proveedor de nube importante (AWS, Azure o Google Cloud Platform). La plataforma gestiona la infraestructura subyacente, eliminando los requisitos mínimos de hardware tradicionales.
• Sistemas operativos compatibles: El acceso del cliente se realiza mediante navegador y es compatible con sistemas operativos estándar como Windows, macOS y Linux. Los servicios en la nube subyacentes suelen ejecutarse en entornos Linux.
• Última versión estable: La plataforma se actualiza constantemente. Los usuarios suelen trabajar con las últimas versiones estables de componentes integrados como Delta Lake, Apache Spark y MLflow, que se actualizan periódicamente en Databricks Runtime.
• Fecha de finalización del soporte: Como plataforma SaaS, Databricks ofrece soporte continuo. Las políticas de soporte varían según el nivel de suscripción (Business, Enhanced, Production, Mission Critical). Los espacios de trabajo de Azure Databricks de nivel Estándar se actualizarán automáticamente a Premium el 1 de octubre de 2026.
• Fecha de finalización: No aplicable a la plataforma Databricks Lakehouse, en constante evolución. Es posible que funciones o niveles de servicio anteriores tengan fechas de finalización definidas.
• Tipo de licencia: La plataforma Databricks es propietaria. Sin embargo, se basa en tecnologías clave de código abierto como Apache Spark, Delta Lake y MLflow, y se integra con ellas.
• Modelo de implementación: SaaS nativo de la nube, disponible en las principales plataformas de nube pública (Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform). Admite estrategias de implementación híbridas.

Requisitos técnicos

• RAM: Se asigna dinámicamente según la carga de trabajo y la configuración del clúster. Los usuarios seleccionan los tipos de instancia y los tamaños de clúster adecuados.
• Procesador: utiliza varios tipos de instancias en la nube con diferentes arquitecturas de CPU y cantidades de núcleos, elegidos en función de las demandas de carga de trabajo.
• Almacenamiento: aprovecha el almacenamiento de objetos en la nube (por ejemplo, AWS S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) para la persistencia de datos, que escala independientemente del cómputo.
• Pantalla: Navegador web estándar con resolución suficiente para la interfaz de usuario del espacio de trabajo de Databricks.
• Puertos: HTTPS estándar (puerto 443) para acceso web. Se utilizan redes específicas de la nube y puntos finales privados para la comunicación interna segura dentro del entorno de nube.
• Sistema operativo: Las máquinas cliente requieren un navegador web compatible. Las máquinas virtuales subyacentes en el entorno de nube suelen ejecutar distribuciones de Linux, administradas por Databricks.

Análisis de Requisitos Técnicos: La Plataforma Databricks Lakehouse simplifica la mayoría de los requisitos de hardware tradicionales al operar como un servicio en la nube completamente gestionado. Las necesidades técnicas se definen principalmente por el proveedor de nube elegido y las configuraciones de clúster específicas seleccionadas para las diferentes cargas de trabajo. Recursos como RAM, procesador y almacenamiento escalan elásticamente, medidos en Unidades Databricks (DBU) para computación. Este modelo permite una asignación flexible de recursos adaptada a tareas específicas de ingeniería de datos, ciencia de datos o inteligencia empresarial, eliminando la necesidad de planificar una infraestructura local fija.

Soporte y compatibilidad

• Última versión: La plataforma se actualiza continuamente e incorpora los últimos avances en sus componentes principales como Delta Lake, Apache Spark y MLflow.
• Compatibilidad con SO: El acceso se realiza principalmente a través de un navegador web, lo que garantiza la compatibilidad con la mayoría de los sistemas operativos modernos (Windows, macOS, Linux).
• Fecha de finalización del soporte: Databricks ofrece soporte continuo para su plataforma. Los distintos planes de soporte (Business, Enhanced, Production y Mission Critical) ofrecen diferentes acuerdos de nivel de servicio (SLS). Los espacios de trabajo de Azure Databricks de nivel Estándar se actualizarán automáticamente a Premium el 1 de octubre de 2026.
• Localización: La interfaz de usuario y la documentación de la plataforma admiten varios idiomas.
• Controladores disponibles: Hay controladores JDBC y ODBC estándar disponibles, que permiten la conectividad desde una amplia gama de herramientas de inteligencia empresarial (BI) y otras aplicaciones.

Análisis del estado general de soporte y compatibilidad: Databricks Lakehouse ofrece un soporte sólido y una amplia compatibilidad. Se integra a la perfección con los principales ecosistemas de nube (AWS, Azure, GCP) y una amplia gama de herramientas y aplicaciones de datos mediante estándares y conectores abiertos. El modelo de actualización continua garantiza el acceso a las últimas funciones y parches de seguridad. Los planes de soporte integrales satisfacen las diversas necesidades empresariales, mientras que las iniciativas de localización mejoran la usabilidad global. Este amplio ecosistema de compatibilidad y soporte minimiza la dependencia de proveedores y facilita la integración en los entornos de datos existentes.

Estado de seguridad

• Características de seguridad: incluye gobernanza de datos unificada a través de Unity Catalog, gestión de identidad y acceso (IAM) con principios de mínimo privilegio, cifrado de datos en reposo y en tránsito, aislamiento de red, escaneo de vulnerabilidades y monitoreo de seguridad continuo.
• Vulnerabilidades conocidas: Databricks opera bajo un modelo de responsabilidad compartida. Es responsable de la seguridad de la plataforma, mientras que los clientes son responsables de la seguridad dentro de la plataforma, incluyendo la correcta configuración y clasificación de datos. Databricks aborda y comunica activamente las vulnerabilidades.
• Estado de lista negra: no aplicable para una plataforma de datos en la nube.
• Certificaciones: Cumple con las certificaciones de cumplimiento estándar de la industria, incluidas SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, CCPA y PCI DSS.
• Soporte de cifrado: se admite el cifrado integral para datos en reposo y en tránsito y, a menudo, está habilitado de forma predeterminada.
• Métodos de autenticación: admite OAuth (máquina a máquina y usuario a máquina), tokens de acceso personal (heredados), identidad administrada de Azure, entidad de servicio de Azure, CLI de Azure, inicio de sesión único (SSO) y autenticación multifactor (MFA).
• Recomendaciones generales: Implementar el acceso con privilegios mínimos, proteger las configuraciones de red (p. ej., endpoints privados), clasificar los datos confidenciales y supervisar periódicamente la seguridad del sistema. Utilizar Unity Catalog para centralizar los datos y la gobernanza de la IA.

Análisis de la calificación general de seguridad: La plataforma Databricks Lakehouse proporciona una sólida base de seguridad de nivel empresarial. Su arquitectura prioriza la gobernanza unificada de datos a través de Unity Catalog, ofreciendo un control de acceso detallado y funciones de auditoría. El cumplimiento de numerosas certificaciones de cumplimiento demuestra el compromiso con los requisitos normativos. El modelo de responsabilidad compartida requiere la participación activa del cliente en la configuración de las funciones de seguridad para cumplir con las políticas y perfiles de riesgo específicos de la organización. En general, la plataforma ofrece sólidas capacidades de seguridad para datos confidenciales y cargas de trabajo de IA.

Rendimiento y puntos de referencia

• Puntuaciones de referencia: Se logró un récord mundial en la prueba de referencia oficial TPC-DS de 100 TB, superando el récord anterior en 2,2 veces. Un estudio del Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC) reveló que Databricks es 2,7 veces más rápido y ofrece una relación calidad-precio 12 veces mejor que Snowflake para ciertas cargas de trabajo. Delta Lake, un componente esencial, muestra un rendimiento superior en las pruebas de referencia de consultas TPC-DS en comparación con Hudi e Iceberg.
• Métricas de rendimiento reales: Ofrece un alto rendimiento para diversas cargas de trabajo, como almacenamiento de datos, ETL, ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis en tiempo real. Optimizado para la ingesta de datos a gran escala y el procesamiento analítico complejo.
• Consumo de energía: diseñado para la eficiencia de los recursos en la nube, lo que contribuye a un rendimiento de costos optimizado y un menor costo total de propiedad (TCO) al escalar dinámicamente los recursos computacionales.
• Huella de carbono: aprovecha los esfuerzos de sostenibilidad de los proveedores de nube subyacentes (AWS, Azure, GCP) y optimiza la utilización de recursos para minimizar el consumo de energía asociado con el procesamiento de datos.
• Comparación con recursos similares: A menudo se compara con Snowflake. Databricks destaca en aprendizaje automático, procesamiento de big data y análisis en tiempo real, gestionando datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Snowflake está altamente optimizado para inteligencia empresarial y análisis basado en SQL de datos estructurados. Databricks suele ser la opción preferida para casos de uso que requieren capacidades avanzadas de IA/ML y diversos tipos de datos.

Análisis del estado general del rendimiento: La plataforma Databricks Lakehouse demuestra un rendimiento excepcional, especialmente en cargas de trabajo complejas de procesamiento de datos a gran escala, IA y aprendizaje automático. Sus benchmarks TPC-DS, que marcan récords, y sus comparaciones favorables con competidores como Snowflake, destacan su eficiencia y velocidad. La arquitectura de la plataforma, basada en Apache Spark y optimizada con tecnologías como Photon, garantiza un rendimiento escalable y rentable para diversos tipos de datos y demandas analíticas. Esto la convierte en la solución ideal para organizaciones con iniciativas exigentes de datos e IA.

Reseñas y comentarios de usuarios

Las opiniones y los comentarios de los usuarios destacan constantemente las fortalezas de la plataforma Databricks Lakehouse para unificar diversas cargas de trabajo de datos y permitir análisis avanzados e inteligencia artificial.

• Puntos fuertes:
  • Versatilidad y unificación: elogiado por combinar la flexibilidad de los lagos de datos con la confiabilidad y la gobernanza de los almacenes de datos, creando una plataforma única para la ingeniería de datos, la ciencia de datos y la inteligencia empresarial.
  • Capacidades avanzadas de IA/ML: muy valoradas por su sólido soporte para el aprendizaje automático, incluidos modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas integradas como MLflow.
  • Escalabilidad y rendimiento: Los usuarios valoran su capacidad para manejar volúmenes masivos de datos y cálculos complejos con alto rendimiento y escalabilidad elástica en la nube.
  • Apertura: La base de la plataforma en tecnologías de código abierto (Delta Lake, Apache Spark, MLflow) y formatos abiertos se considera una ventaja significativa que reduce la dependencia de los proveedores.
  • Rentabilidad: a menudo se cita como más rentable para cargas de trabajo ETL complejas y de procesamiento de gran volumen en comparación con los almacenes de datos tradicionales.
• Debilidades:
  • Complejidad para principiantes: algunos usuarios, particularmente aquellos acostumbrados a los almacenes de datos tradicionales basados en SQL, pueden encontrar la configuración y optimización iniciales más complejas debido a las amplias capacidades de la plataforma y su naturaleza distribuida.
  • Gestión de la calidad de los datos: si bien Delta Lake proporciona transacciones ACID y cumplimiento de esquemas, la gestión de la calidad de los datos en un entorno de lago de datos aún requiere procesos diligentes para evitar "pantanos de datos".
• Casos de uso recomendados:
  • Organizaciones que requieren una plataforma unificada para todas las cargas de trabajo de datos e IA.
  • Equipos de ingeniería de datos que construyen pipelines ETL/ELT complejos.
  • Científicos de datos e ingenieros de ML que desarrollan, entrenan e implementan modelos de aprendizaje automático, incluidos IA generativa y LLM.
  • Empresas que necesitan análisis en tiempo real y procesamiento de datos en tiempo real.
  • Empresas con grandes volúmenes de datos diversos (estructurados, semiestructurados, no estructurados).

Resumen

La plataforma Databricks Lakehouse representa un avance significativo en la gestión de datos empresariales, unificando eficazmente las fortalezas de los data lakes y data warehouses en una arquitectura única, abierta y escalable. Sus componentes principales, como Apache Spark, Delta Lake y MLflow, proporcionan una base sólida para cargas de trabajo de ingeniería de datos, análisis, ciencia de datos y aprendizaje automático. La plataforma destaca en la gestión de diversos tipos de datos, desde estructurados hasta no estructurados, y demuestra un rendimiento líder en benchmarks como TPC-DS, superando a menudo a los data warehouses tradicionales en tareas analíticas y de inteligencia artificial complejas.

Entre sus puntos fuertes se incluyen su completo soporte para IA y aprendizaje automático, robustas funciones de seguridad respaldadas por Unity Catalog y su escalabilidad elástica y nativa de la nube en AWS, Azure y GCP. La naturaleza abierta de la plataforma fomenta la flexibilidad y reduce la dependencia de proveedores, mientras que su desarrollo continuo garantiza el acceso a funciones de vanguardia.

Las posibles debilidades implican una curva de aprendizaje más pronunciada para los equipos acostumbrados a soluciones de almacenamiento de datos más simples y tradicionales, y la necesidad constante de una gobernanza de datos diligente para mantener la calidad de los datos dentro del entorno flexible del lago.

Databricks Lakehouse es muy recomendable para organizaciones que buscan una plataforma unificada de alto rendimiento para impulsar iniciativas de análisis avanzado, aprendizaje automático e inteligencia artificial en todos sus datos. Es especialmente adecuada para empresas con entornos de datos grandes, complejos y diversos que requieren tanto la flexibilidad de un data lake como la fiabilidad y la gobernanza de un almacén de datos.

La información proporcionada se basa en datos públicos y puede variar según la configuración del dispositivo. Para obtener información actualizada, consulte los recursos oficiales del fabricante.