Databricks Lakehouse

Informações básicas

• Modelo: Plataforma Databricks Lakehouse.
• Versão: Uma plataforma nativa em nuvem em constante evolução. Ela integra e utiliza os principais componentes de código aberto, como Apache Spark, Delta Lake e MLflow, que têm seus próprios ciclos de lançamento.
• Data de lançamento: A empresa Databricks foi fundada em 2013. O conceito de arquitetura Lakehouse evoluiu, com soluções Lakehouse específicas para cada setor (por exemplo, para varejo e manufatura) disponíveis para o público em geral desde janeiro de 2022.
• Requisitos mínimos: Requer uma conta em um grande provedor de nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud Platform). A plataforma gerencia a infraestrutura subjacente, abstraindo os requisitos mínimos de hardware tradicionais.
• Sistemas operacionais suportados: O acesso do cliente é baseado em navegador, suportando sistemas operacionais padrão como Windows, macOS e Linux. Os serviços de nuvem subjacentes normalmente são executados em ambientes baseados em Linux.
• Versão estável mais recente: a plataforma recebe atualizações contínuas. Os usuários normalmente trabalham com as versões estáveis mais recentes de componentes integrados, como Delta Lake, Apache Spark e MLflow, que são atualizados regularmente no Databricks Runtime.
• Data de Término do Suporte: Como plataforma SaaS, a Databricks oferece suporte contínuo. As políticas de suporte variam de acordo com o nível de assinatura (Business, Enhanced, Production, Mission Critical). Os workspaces do nível Standard do Azure Databricks serão atualizados automaticamente para Premium até 1º de outubro de 2026.
• Data de Fim de Vida: Não aplicável à Plataforma Databricks Lakehouse em constante evolução. Recursos ou níveis de serviço mais antigos podem ter datas de fim de vida definidas.
• Tipo de licença: A plataforma Databricks é proprietária. No entanto, ela é construída e integrada a tecnologias de código aberto importantes, como Apache Spark, Delta Lake e MLflow.
• Modelo de implantação: SaaS nativo da nuvem, disponível nas principais plataformas de nuvem pública (Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform). Suporta estratégias de implantação híbridas.

Requisitos técnicos

• RAM: alocada dinamicamente com base na carga de trabalho e na configuração do cluster. Os usuários selecionam os tipos de instância e os tamanhos de cluster apropriados.
• Processador: utiliza vários tipos de instâncias de nuvem com diferentes arquiteturas de CPU e contagens de núcleos, escolhidas com base nas demandas de carga de trabalho.
• Armazenamento: aproveita o armazenamento de objetos em nuvem (por exemplo, AWS S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) para persistência de dados, que é dimensionado independentemente da computação.
• Exibição: Navegador da Web padrão com resolução suficiente para a interface do usuário do Databricks Workspace.
• Portas: HTTPS padrão (porta 443) para acesso à web. Redes específicas da nuvem e endpoints privados são usados para comunicação interna segura no ambiente de nuvem.
• Sistema operacional: As máquinas clientes requerem um navegador web compatível. As máquinas virtuais subjacentes no ambiente de nuvem geralmente executam distribuições Linux, gerenciadas pela Databricks.

Análise de Requisitos Técnicos: A Plataforma Databricks Lakehouse abstrai a maioria dos requisitos tradicionais de hardware, operando como um serviço de nuvem totalmente gerenciado. As necessidades técnicas são definidas principalmente pelo provedor de nuvem escolhido e pelas configurações específicas de cluster selecionadas para diferentes cargas de trabalho. Recursos como RAM, processador e armazenamento são escaláveis elasticamente, medidos em Unidades Databricks (DBUs) para computação. Este modelo permite a alocação flexível de recursos, adaptada a tarefas específicas de engenharia de dados, ciência de dados ou BI, eliminando a necessidade de planejamento fixo de infraestrutura local.

Suporte e compatibilidade

• Versão mais recente: a plataforma é continuamente atualizada, incorporando os últimos avanços em seus principais componentes, como Delta Lake, Apache Spark e MLflow.
• Suporte ao sistema operacional: o acesso é feito principalmente por meio de um navegador da web, garantindo compatibilidade com a maioria dos sistemas operacionais modernos (Windows, macOS, Linux).
• Data de Término do Suporte: A Databricks oferece suporte contínuo para sua plataforma. Vários planos de suporte (Business, Enhanced, Production, Mission Critical) oferecem diferentes contratos de nível de serviço. Os workspaces do nível Standard do Azure Databricks serão atualizados automaticamente para o Premium até 1º de outubro de 2026.
• Localização: a interface do usuário e a documentação da plataforma oferecem suporte a vários idiomas.
• Drivers disponíveis: drivers JDBC e ODBC padrão estão disponíveis, permitindo conectividade de uma ampla gama de ferramentas de inteligência empresarial (BI) e outros aplicativos.

Análise do status geral de suporte e compatibilidade: O Databricks Lakehouse oferece suporte robusto e ampla compatibilidade. Integra-se perfeitamente aos principais ecossistemas de nuvem (AWS, Azure, GCP) e a uma ampla gama de ferramentas e aplicativos de dados por meio de padrões e conectores abertos. O modelo de atualização contínua garante acesso aos recursos e patches de segurança mais recentes. Planos de suporte abrangentes atendem às diversas necessidades empresariais, enquanto os esforços de localização aprimoram a usabilidade global. Esse amplo ecossistema de compatibilidade e suporte minimiza a dependência de fornecedores e facilita a integração aos cenários de dados existentes.

Status de segurança

• Recursos de segurança: Inclui governança de dados unificada via Unity Catalog, gerenciamento de identidade e acesso (IAM) com princípios de privilégio mínimo, criptografia de dados em repouso e em trânsito, isolamento de rede, varredura de vulnerabilidades e monitoramento contínuo de segurança.
• Vulnerabilidades conhecidas: A Databricks opera sob um modelo de responsabilidade compartilhada. Ela é responsável pela segurança da plataforma, enquanto os clientes são responsáveis pela segurança dentro da plataforma, incluindo a configuração adequada e a classificação dos dados. A Databricks aborda e comunica ativamente as vulnerabilidades.
• Status da lista negra: Não aplicável para uma plataforma de dados em nuvem.
• Certificações: Adere às certificações de conformidade padrão do setor, incluindo SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, CCPA e PCI DSS.
• Suporte à criptografia: a criptografia abrangente para dados em repouso e em trânsito é suportada e geralmente ativada por padrão.
• Métodos de autenticação: oferece suporte a OAuth (máquina para máquina e usuário para máquina), tokens de acesso pessoal (legado), identidade gerenciada do Azure, entidade de serviço do Azure, CLI do Azure, logon único (SSO) e autenticação multifator (MFA).
• Recomendações gerais: Implemente acesso com privilégios mínimos, configurações de rede seguras (por exemplo, endpoints privados), classifique dados confidenciais e monitore regularmente a segurança do sistema. Utilize o Unity Catalog para dados centralizados e governança de IA.

Análise da Classificação Geral de Segurança: A Plataforma Lakehouse da Databricks oferece uma base sólida de segurança de nível empresarial. Sua arquitetura enfatiza a governança unificada de dados por meio do Unity Catalog, oferecendo controle de acesso e recursos de auditoria refinados. A adesão a diversas certificações de conformidade demonstra o comprometimento com os requisitos regulatórios. O modelo de responsabilidade compartilhada exige o envolvimento ativo do cliente na configuração de recursos de segurança para atender a políticas organizacionais e perfis de risco específicos. No geral, a plataforma oferece recursos de segurança robustos para dados confidenciais e cargas de trabalho de IA.

Desempenho e benchmarks

• Pontuações de benchmark: Atingiu um recorde mundial no benchmark oficial TPC-DS de 100 TB, superando o recorde anterior em 2,2 vezes. Uma pesquisa do Barcelona Supercomputing Center constatou que o Databricks é 2,7 vezes mais rápido e 12 vezes melhor em relação ao custo-benefício do que o Snowflake para determinadas cargas de trabalho. O Delta Lake, um componente essencial, apresenta desempenho superior em benchmarks de consulta TPC-DS em comparação com o Hudi e o Iceberg.
• Métricas de Desempenho no Mundo Real: Oferece alto desempenho para diversas cargas de trabalho, incluindo data warehousing, ETL, ciência de dados, aprendizado de máquina e análises em tempo real. Otimizado para ingestão de dados em larga escala e processamento analítico complexo.
• Consumo de energia: projetado para eficiência de recursos de nuvem, contribuindo para desempenho de custo otimizado e menor custo total de propriedade (TCO) por meio do dimensionamento dinâmico de recursos de computação.
• Pegada de carbono: aproveita os esforços de sustentabilidade dos provedores de nuvem subjacentes (AWS, Azure, GCP) e otimiza a utilização de recursos para minimizar o consumo de energia associado ao processamento de dados.
• Comparação com ativos semelhantes: Frequentemente comparado ao Snowflake. O Databricks se destaca em aprendizado de máquina, processamento de big data e análises em tempo real, lidando com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. O Snowflake é altamente otimizado para inteligência de negócios e análises baseadas em SQL em dados estruturados. O Databricks é frequentemente preferido para casos de uso que exigem recursos avançados de IA/ML e diversos tipos de dados.

Análise do Status Geral de Desempenho: A Plataforma Lakehouse da Databricks demonstra desempenho excepcional, especialmente em cargas de trabalho complexas e de grande escala de processamento de dados, IA e aprendizado de máquina. Seus benchmarks TPC-DS recordes e comparações favoráveis com concorrentes como a Snowflake destacam sua eficiência e velocidade. A arquitetura da plataforma, construída no Apache Spark e otimizada com tecnologias como o Photon, garante desempenho escalável e econômico em diversos tipos de dados e demandas analíticas. Isso a torna altamente adequada para organizações com iniciativas exigentes de dados e IA.

Avaliações e feedback do usuário

As avaliações e o feedback dos usuários destacam consistentemente os pontos fortes da plataforma Databricks Lakehouse na unificação de diversas cargas de trabalho de dados e na habilitação de análises avançadas e IA.

• Pontos fortes:
  • Versatilidade e unificação: elogiado por combinar a flexibilidade dos data lakes com a confiabilidade e governança dos data warehouses, criando uma plataforma única para engenharia de dados, ciência de dados e inteligência empresarial.
  • Recursos avançados de IA/ML: altamente valorizado por seu suporte robusto para aprendizado de máquina, incluindo Large Language Models (LLMs) e ferramentas integradas como o MLflow.
  • Escalabilidade e desempenho: os usuários apreciam sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e cálculos complexos com alto desempenho e escalabilidade elástica na nuvem.
  • Abertura: A base da plataforma em tecnologias de código aberto (Delta Lake, Apache Spark, MLflow) e formatos abertos é vista como uma vantagem significativa, reduzindo o bloqueio de fornecedores.
  • Custo-benefício: frequentemente citado como mais econômico para computação de alto volume e cargas de trabalho ETL complexas em comparação aos data warehouses tradicionais.
• Fraquezas:
  • Complexidade para iniciantes: alguns usuários, principalmente aqueles acostumados com data warehouses tradicionais baseados em SQL, podem achar a configuração inicial e a otimização mais complexas devido aos amplos recursos e à natureza distribuída da plataforma.
  • Gerenciamento de qualidade de dados: embora o Delta Lake forneça transações ACID e aplicação de esquemas, o gerenciamento da qualidade de dados em um ambiente de data lake ainda requer processos diligentes para evitar "pântanos de dados".
• Casos de uso recomendados:
  • Organizações que exigem uma plataforma unificada para todos os dados e cargas de trabalho de IA.
  • Equipes de engenharia de dados criando pipelines ETL/ELT complexos.
  • Cientistas de dados e engenheiros de ML desenvolvendo, treinando e implantando modelos de aprendizado de máquina, incluindo IA generativa e LLMs.
  • Empresas que precisam de análises em tempo real e processamento de dados em streaming.
  • Empresas com grandes volumes de dados diversos (estruturados, semiestruturados, não estruturados).

Resumo

A Plataforma Databricks Lakehouse representa um avanço significativo na gestão de dados corporativos, unificando efetivamente os pontos fortes de data lakes e data warehouses em uma arquitetura única, aberta e escalável. Seus principais componentes, incluindo Apache Spark, Delta Lake e MLflow, fornecem uma base sólida para cargas de trabalho de engenharia de dados, análise, ciência de dados e aprendizado de máquina. A plataforma se destaca no tratamento de diversos tipos de dados, de estruturados a não estruturados, e demonstra desempenho líder em benchmarks como o TPC-DS, frequentemente superando data warehouses tradicionais em tarefas complexas de análise e IA.

Os pontos fortes incluem seu suporte abrangente para IA e aprendizado de máquina, recursos de segurança robustos apoiados pelo Unity Catalog e sua escalabilidade elástica e nativa da nuvem entre AWS, Azure e GCP. A natureza aberta da plataforma promove flexibilidade e reduz a dependência de fornecedores, enquanto seu desenvolvimento contínuo garante acesso a recursos de ponta.

Possíveis fraquezas envolvem uma curva de aprendizado mais acentuada para equipes acostumadas a soluções de armazenamento de dados tradicionais e mais simples, além da necessidade contínua de governança de dados diligente para manter a qualidade dos dados dentro do ambiente flexível do lakehouse.

O Databricks Lakehouse é altamente recomendado para organizações que buscam uma plataforma unificada e de alto desempenho para impulsionar análises avançadas, aprendizado de máquina e iniciativas de IA em todos os seus dados. É particularmente adequado para empresas com cenários de dados grandes, complexos e diversos, que exigem tanto a flexibilidade de um data lake quanto a confiabilidade e governança de um data warehouse.

As informações fornecidas baseiam-se em dados disponíveis publicamente e podem variar dependendo das configurações específicas do dispositivo. Para obter informações atualizadas, consulte os recursos oficiais do fabricante.